刨根问底Objective-C Runtime(1)- Self & Super

本文深入探讨Objective-C运行时机制中的self与super概念,并通过代码示例解释它们的行为差异及底层实现原理。

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前言

关于Objective-C Runtime一篇好的文档 : Understanding the Objective-C Runtime

译文地址为: http://blog.cocoabit.com/blog/2014/10/06/yi-li-jieobjective-cruntime/

Objective-C Runtime源码是开源的,下载地址为: http://opensource.apple.com/tarballs/objc4/

习题内容

@唐巧_boy在微博上分享了他们技术讨论会关于objc runtime的讨论习题内容,习题来自sunnyxx, 他的博客地址为 http://blog.sunnyxx.com

以下是习题内容(图片转自@唐巧_boy微博):

自己做完这些题之后,也顺便复习了一些Objective-C Runtime的知识,现在整理一下,分享给大家。

该笔记分为四篇:

刨根问底

下面的代码输出什么?

@implementation Son : Father
- (id)init
{
    self = [super init];
    if (self)
    {
        NSLog(@"%@", NSStringFromClass([self class]));
        NSLog(@"%@", NSStringFromClass([super class]));
    }
    return self;
}
@end

答案:都输出 Son

2014-11-05 11:06:18.060 Test[8566:568584] NSStringFromClass([self class]) = Son
2014-11-05 11:06:18.061 Test[8566:568584] NSStringFromClass([super class]) = Son

解惑:这个题目主要是考察关于objc中对 selfsuper 的理解。

self 是类的隐藏参数,指向当前调用方法的这个类的实例。而 super 是一个 Magic Keyword, 它本质是一个编译器标示符,和 self 是指向的同一个消息接受者。上面的例子不管调用[self class]还是[super class],接受消息的对象都是当前 Son *xxx 这个对象。而不同的是,super是告诉编译器,调用 class 这个方法时,要去父类的方法,而不是本类里的。

当使用 self 调用方法时,会从当前类的方法列表中开始找,如果没有,就从父类中再找;而当使用 super 时,则从父类的方法列表中开始找。然后调用父类的这个方法。

真的是这样吗?继续看:

使用clang重写命令:

$ clang -rewrite-objc test.m

发现上述代码被转化为:

    NSLog((NSString *)&__NSConstantStringImpl__var_folders_gm_0jk35cwn1d3326x0061qym280000gn_T_main_a5cecc_mi_0, NSStringFromClass(((Class (*)(id, SEL))(void *)objc_msgSend)((id)self, sel_registerName("class"))));

    NSLog((NSString *)&__NSConstantStringImpl__var_folders_gm_0jk35cwn1d3326x0061qym280000gn_T_main_a5cecc_mi_1, NSStringFromClass(((Class (*)(__rw_objc_super *, SEL))(void *)objc_msgSendSuper)((__rw_objc_super){ (id)self, (id)class_getSuperclass(objc_getClass("Son")) }, sel_registerName("class"))));

从上面的代码中,我们可以发现在调用 [self class] 时,会转化成 objc_msgSend函数。看下函数定义:

id objc_msgSend(id self, SEL op, ...)

我们把 self 做为第一个参数传递进去。

而在调用 [super class]时,会转化成 objc_msgSendSuper函数。看下函数定义:

id objc_msgSendSuper(struct objc_super *super, SEL op, ...)

第一个参数是 objc_super 这样一个结构体,其定义如下:

struct objc_super {
   __unsafe_unretained id receiver;
   __unsafe_unretained Class super_class;
};

结构体有两个成员,第一个成员是 receiver, 类似于上面的 objc_msgSend函数第一个参数self 。第二个成员是记录当前类的父类是什么。

所以,当调用 [self class] 时,实际先调用的是 objc_msgSend函数,第一个参数是 Son当前的这个实例,然后在 Son 这个类里面去找 - (Class)class这个方法,没有,去父类Father里找,也没有,最后在 NSObject类中发现这个方法。而 - (Class)class的实现就是返回self的类别,故上述输出结果为Son

objc Runtime开源代码对- (Class)class方法的实现:

- (Class)class {
    return object_getClass(self);
}

而当调用 [super class]时,会转换成objc_msgSendSuper函数。第一步先构造 objc_super 结构体,结构体第一个成员就是 self 。第二个成员是 (id)class_getSuperclass(objc_getClass(“Son”)) , 实际该函数输出结果为Father。第二步是去 Father这个类里去找- (Class)class,没有,然后去NSObject类去找,找到了。最后内部是使用objc_msgSend(objc_super->receiver, @selector(class))去调用,此时已经和[self class]调用相同了,故上述输出结果仍然返回Son

下一篇博客的主要分享的内容是关于Objective-C Runtime中的Object & Class & Meta Class学习笔记。


来源:http://chun.tips/blog/2014/11/05/bao-gen-wen-di-objective%5Bnil%5Dc-runtime%281%29%5Bnil%5D-self-and-super/


内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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