NSDictionary,NSMUtableDictionary-OC+class

理解Objective-C中的字典对象
本文详细介绍了Objective-C中的字典对象,包括创建不可变和可变词典的方法、操作字典的基本步骤以及替换和删除字典内容的技巧。

1.创建不可变词典

2.创建可变词典

3.可变字典替换和删除


做过Java语言或者 C语言开发的朋友应该很清楚关键字map 吧,它可以将数据以键值对儿的形式储存起来,取值的时候通过KEY就可以直接拿到对应的值,非常方便。在Objective-C语言中词典对象就是做这个事情的,不过在同一个词典对象中可以保存多个不同类型的数据,不像Java与C只能保存声明的相同类型的数据,它的关键字为NSDictionary与NSMutableDictionary。阅读过我之前文章的朋友应该从关键字的结构就可以看出这两个的区别。很明显前者为不可变词典,或者为可变词典。




1.创建不可变词典


[NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:..] : 使用键值对儿直接创建词典对象,结尾必需使用nil标志结束。

[NSDictionary initWithObjectsAndKeys:..] :使用键值对儿初始化词典对象,结尾必需使用nil标志结束。

[dictionary count]: 得到词典的长度单位。

[dictionary keyEnumerator]: 将词典的所有KEY储存在NSEnumerator中,NSEnumerator很像Java语言中的迭代器,使用快速枚举可以遍历词典中所有储存KEY值。

[dictionary  objectEnumerator]: 将词典的所有value储存在NSEnumerator中,用法和上面差不多可用来遍历KEY对应储存的Value值。

[dictionary objectForKey:key]: 通过传入KEY对象可以拿到当前KEY对应储存的值。

  1. #import <UIKit/UIKit.h>  
  2. #import "MyClass.h"  
  3. int main(int argc, char *argv[])  
  4. {  
  5.     NSAutoreleasePool *pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];  
  6.     
  7.     //添加我们的测试代码  
  8.       
  9.     NSDictionary *dictionary = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:@"雨松MOMO",@"name",@"15810463139",@"number", nil];  
  10.       
  11.     //得到词典的数量  
  12.     int count = [dictionary count];  
  13.     NSLog(@"词典的数量为: %d",count);  
  14.       
  15.     //得到词典中所有KEY值  
  16.     NSEnumerator * enumeratorKey = [dictionary keyEnumerator];  
  17.       
  18.     //快速枚举遍历所有KEY的值  
  19.     for (NSObject *object in enumeratorKey) {  
  20.         NSLog(@"遍历KEY的值: %@",object);  
  21.     }  
  22.       
  23.     //得到词典中所有Value值  
  24.      NSEnumerator * enumeratorValue = [dictionary objectEnumerator];  
  25.       
  26.     //快速枚举遍历所有Value的值  
  27.     for (NSObject *object in enumeratorValue) {  
  28.         NSLog(@"遍历Value的值: %@",object);  
  29.     }  
  30.       
  31.     //通过KEY找到value  
  32.     NSObject *object = [dictionary objectForKey:@"name"];  
  33.       
  34.     if (object != nil) {  
  35.         NSLog(@"通过KEY找到的value是: %@",object);  
  36.     }  
  37.       
  38.       
  39.       
  40.     int retVal = UIApplicationMain(argc, argv, nil, nil);  
  41.     [pool release];  
  42.     return retVal;  
  43. }  




2.创建可变词典对象


NSMutableDictionary是NSDictionary的子类,所以继承了NSDictionary的方法。


[NSMutableDictionary dictionaryWithCapacity:10] :创建一个可变词典初始指定它的长度为10.,动态的添加数据如果超过10这个词典长度会自动增加,所以不用担心数组越界。

[NSMutableDictionary initWithCapacity:10] :只是初始化一个词典的长度为10。


3.可变字典替换和删除


[dictionary setObject:@"雨松MOMO" forKey:@"name"] :向可变的词典动态的添加数据,这里的key是name值是雨松MOMO。如果词典中存在这个KEY的数据则直接替换这个KEY的值。

[dictionary removeAllObjects..] :删除掉词典中的所有数据。

[dictionary removeObjectForKey..] :删除掉词典中指定KEY的数据。


  1. #import <UIKit/UIKit.h>  
  2. #import "MyClass.h"  
  3. int main(int argc, char *argv[])  
  4. {  
  5.     NSAutoreleasePool *pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];  
  6.     
  7.     //添加我们的测试代码  
  8.       
  9.     //创建词典对象,初始化长度为10  
  10.     NSMutableDictionary *dictionary = [NSMutableDictionary dictionaryWithCapacity:10];  
  11.      
  12.     //向词典中动态添加数据  
  13.     [dictionary setObject:@"雨松MOMO" forKey:@"name"];  
  14.       
  15.     [dictionary setObject:@"15810463139" forKey:@"number"];  
  16.       
  17.       
  18.     //通过KEY找到value  
  19.     NSObject *object = [dictionary objectForKey:@"name"];  
  20.       
  21.     if (object != nil) {  
  22.         NSLog(@"通过KEY找到的value是: %@",object);  
  23.     }  
  24.       
  25.       
  26.       
  27.     int retVal = UIApplicationMain(argc, argv, nil, nil);  
  28.     [pool release];  
  29.     return retVal;  
  30. }  


词典类的存在就是为了解决在大量数据中查找方便,因为它是通过key直接找到value所以速度很快,避免一个个的遍历寻找造成的效率低下,善用字典类会帮你的程序提速噢。哇咔咔~ 晚安各位盆友们~

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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