OC---description方法

本文详细介绍了Objective-C中description方法的作用与用法,包括如何重写description方法以更好地展示对象的状态信息,以及在实现description方法时需要注意的问题。

description方法

  • NSLog(@”%@”, objectA);这会自动调用objectA的description方法来输出ObjectA的描述信息.

  • description方法是基类NSObject所带的方法,因为其默认实现是返回类名和对象的内存地址,这样的话,使用NSLog输出OC对象,意义就不是很大,因为我们并不关心对象的内存地址,比较关心的是对象内部的一些成变量的值。因此,会经常重写description方法,覆盖description方法 的默认实现.

  • description方法默认返回对象的描述信息(默认实现是返回类名和对象的内存地址)

description重写的方法

  • 对象方法
 /**对象方法:当使用NSLog输出该类的实例对象的时候调用*/
 -(NSString *) description
 {
      return [NSString stringWithFormat:@"狗腿数:%d,狗眼数%d\n",_legNum,_eyeNum];
 }
  • 类方法
/**类方法:当使用NSLog输出该类的类对象的时候调用*/
 +(NSString *) description
 {
      return @"+开头的description方法";
 }

description的注意点

  • 千万不要在description方法中同时使用%@和self,下面的写法是错误的.
- (NSString *)description {
    return [NSString stringWithFormat:@"%@", self];
}
  • 同时使用了%@和self,代表要调用self的description方法,因此最终会导致程序陷入死循环,循环调用description方法
  • 当[NSString stringWithFormat:@“%@”, self];使用它时,循环调用,导致系统会发生运行时错误。
  • 当该方法使用NSLog(“%@”,self)的时候,系统做了相关的优化,循坏调用3次后就会自动退出.
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法
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