C# 当中 foreach 的原理

本文详细解析了C#中Foreach语句的工作原理,通过实例代码展示了如何使用Foreach遍历数组并将元素输出到控制台。深入探讨了Foreach语句背后的迭代器实现机制。

在 C# 当中的 foreach 语句实际上就是遍历迭代器的语法糖。例如我们拥有以下代码:

public class TestClass
{
    public void TestMethod()
    {
        var integers = new int[] {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
        
        foreach(var @int in integers)
        {
            Console.WriteLine(@int);
        }
    }
}

上述代码结构十分简单,作用就是遍历 integers 数组,并将其结果输出到控制台当中。
由于 int[] 是一个Array 类型,它继承并实现了 IEnumerbale<T> 接口,所以 foreach 语句实际上是翻译成下面伪代码进行遍历输出的。

public class TestClass
{
    public void TestMethod()
    {
        var integers = new int[] {1,2,3,4,5,6,7,8,9};
        
        var tmpEnumerator = integers.GetEnumerator();
        try
        {
            while(tmpEnumerator.MoveNext())
            {
                var itemValue = tempEnumerator.Current;
                // 需要执行的代码段
                Console.WriteLine(itemValue);
            }
        }
        finally
        {
           tmpEnumerator.Dispose();
        }
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/myzony/p/10373116.html

一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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