与深拷贝与浅拷贝的初次见面

本文通过实例代码详细解释了深拷贝与浅拷贝的区别,展示了NSString与NSMutableString在执行copy与mutableCopy方法时的行为差异。

 

一、深拷贝与浅拷贝的概念

       首先,我们来看 浅拷贝,NSString完成copy操作后,不会生成新的对象,只不过原来的字符串的引用计数器会加1。

      深拷贝,简单来说就是与浅拷贝相反,会生成新的对象。

二、代码分析:

 

#import <Foundation/Foundation.h>

 

int main(int argc, const char * argv[]) {

    @autoreleasepool {

        NSString *str = @"you";

        NSMutableString *str1 = [str copy];

        NSLog(@"str的地址是:%p,str1的地址是:%p",str,str1);

        //打印地址如下:2016-01-29 13:46:55.861 哈[786:30004] str的地址是:0x100001048,str1的地址是:0x100001048。有结果得出 NSString进行copy之后并未生成新的对象

        

        NSMutableString *str2= [str mutableCopy];

        NSLog(@"%p,%p",str,str2);

        [str2 appendString:@"best"];

        NSLog(@"%@",str2);

        // 0x100001048,0x100102000有结果可知:NSString mutablecopy后已经不是原来的字符串,生成了一个新的且是可变的字符串

        

        NSMutableString *str3 = [NSMutableString string];

        [str3 appendString:@"and everyone"];

        NSMutableString *str4 =[str mutableCopy];

        NSLog(@"%p,%p",str3,str4);

        //0x100503c10,0x100503f00有打印结果可知:NSMutableString进行mutablecopy也是生成了新的字符串

        

    }

    return 0;

}

以上内容是个人简单理解深拷贝与浅拷贝的概念,希望能帮到更多的同学

 

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MOAMOP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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值