iOS ARC下循环引用的问题 -举例说明strong和weak的区别

本文详细解析了Objective-C中的强引用(strong)、弱引用(weak)和赋值(assign)的区别,通过实例代码展示了如何避免循环引用,确保内存管理正确。适合Objective-C初学者和iOS开发者阅读。
strong:适用于OC对象,作用和非ARC中的retain作用相同,它修饰的成员变量为强指针类型
weak:适用于OC对象,作用和非ARC中的assign作用相同,修饰的成员变量为弱指针类型
assign:适用于非OC对象类型

在OC对象循环引用的时候一端为strong类型,另一段为weak类型

示例代码如下:
/****************************** Teacher.h文件 ***********************************/
#import <Foundation/Foundation.h>
@class Student;
@interface Teacher : NSObject
@property (nonatomic,strong) Student *student;
@property (nonatomic,strong) NSString *teacherName;
@end

/****************************** Teacher.m文件 ***********************************/
#import "Teacher.h"
#import "Student.h"
@implementation Teacher
- (void)dealloc
{
    NSLog(@"叫%@的Teacher对象被销毁了",_teacherName);
}
@end

/****************************** Student.h文件 ***********************************/
#import <Foundation/Foundation.h>
@class Teacher;
@interface Student : NSObject
@property (nonatomic,weak) Teacher *teahcher;
@property (nonatomic,strong) NSStirng *studentName;
@end


/****************************** Student.m文件 ***********************************/
#import "Student.h"
#import "Teacher.h"
@implementation Student
- (void)dealloc
{
    NSLog(@"叫%@的Student对象被销毁了",_stuName);
}
@end

/****************************** main.m文件 ***********************************/
#import <Foundation/Foundation.h>
#import "Teacher.h"
#import "Student.h"
int main(int argc, const char * argv[])
{    
    Teacher *teacher = [[Teacher alloc] init];
    teacher.teacherName  = @"张老师";
    
    Student *student = [[Student alloc] init];
    student.stuName = @"李同学";
    
  // Student类对象中的Teacher属性为弱引用
    student.teahcher = teacher;
    
    // Teacher类对象中的Student属性为强引用
    teacher.student = student;

    return 0;
}

main方法中代码的简单内存图如下:

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/QM80/p/3599695.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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