NSDictionary类使用(转)

【OC/Swift混编】接口中数据类型的建议(三):类型转换底层实现原理 本文目录一、前言二、OC到Swift类型转换底层实现结论三、Swift到OC类型转换底层实现结论四、工欲善其事,必先利其器五、分析NSDictionary转换为[String:Any]六、分析NSMutableDictionary到Dictionary\一、前言 本文通过反汇编伪代码+Swift源码+Swift的Foundation源码来分析OC与Swift之间数据类型转换的底层实现,结论如下: 二、OC到Swift类型转换底层实现结论 对于NSString,NSArray,NSDictionary等这类不 阅读详情
 

字典:NSDictionary

 

字典就是关键字及其定义(描述)的集合。Cocoa中的实现字典的集合NSDictionary在给定的关键字(通常是一个NSString)下存储一个数值(可以是任何类型的对象)。然后你就可以用这个关键字来查找相应的数值。
不同于数组,字典(也被称为散列表或关联数组)使用的是键查询的优化存储方式。它可以立即找出要查询的数据,而不需要遍历整个数组进行查找。
可使用dictionaryWithObjectsAndKeys来创建字典
查询字典的值:objectForKey
NSMutableDictionary的dictionary方法可以创建一个可变字典,也可以使用dictionaryWithCapaticy:。
使用 setObject:forkey: 方法添加字典元素,如果关键字已存在,则用新植替换旧值。
类似的,NSMutableDictionary类允许随意添加或删除字典元素。
添加元素:setObject:forkey:
删除元素:removeObjectForKey:
Example:

//
 //  MyClass.h
 //  FoundationKit4
 //
//  Created by Elf Sundae on 10/22/10.
//  Copyright 2010 Control-Strength. All rights reserved.
//

#import <Cocoa/Cocoa.h>


@interface MyClass : NSObject
{
    NSString *firstName;
    NSString *lastName;
}


- (void) setFirstName:(NSString *)m_firstName;
- (NSString *) firstName;

- (void) setLastName: (NSString *) m_lastName;
- (NSString *) lastName;

@end

 

 //
//  MyClass.m
//  FoundationKit4
//
//  Created by Elf Sundae on 10/22/10.
//  Copyright 2010 Control-Strength. All rights reserved.
//

#import "MyClass.h"

@implementation MyClass
- (void) setFirstName:(NSString *)m_firstName{
  
    firstName = m_firstName;
}
- (NSString *) firstName{
return firstName;
}

- (void) setLastName: (NSString *) m_lastName{
    lastName = m_lastName;
}
- (NSString *) lastName{
  return lastName;
}
- (NSString *) description
{  
  if (firstName == nil || lastName == nil) {
  return @"No Name found.";
} else {
  return [NSString stringWithFormat:@"%@ %@",
            firstName,lastName];
}
  
}
@end


//
// 示例字典(NSDictionary,NSMutableDictionary)操作
// Elf Sundae  10/22/2010
//

#import <Foundation/Foundation.h>
#import "MyClass.h"

int main (int argc, const char * argv[]) {
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];
  
// 创建字典:dictionaryWithObjectsAndKeys:
    MyClass *my1 = [MyClass new];
    MyClass *my2 = [MyClass new];
    MyClass *my3 = [MyClass new];
    MyClass *my4 = [MyClass new];
  
    NSDictionary *myClassDict;
    myClassDict = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:
              my1, @"my1",
              my2, @"my2",
              my3, @"my3",
              my4, @"my4", nil];
  // 获取值 objectForKey
    MyClass *sub = [myClassDict objectForKey: @"my3"];
  if (sub == nil) {
        exit(1);
    }
    [sub setFirstName:@"Elf"];
    [sub setLastName:@"Sundae"];
  
    NSLog(@"修改数据: %@",sub);
  
  // 遍历字典
    NSLog(@"***遍历字典myClassDict如下:");
  for (id key in myClassDict)
    {
        NSLog(@"key: %@ ,value: %@",key,[myClassDict objectForKey:key]);
    }
    NSLog(@"***遍历字典myClassDict结束。");
  
  // MARK: ***  添加新元素  ***  
  // NSDictionary无法添加或删除元素,可以使用NSMutableDictionary.
    NSMutableDictionary *myNewDict = [NSMutableDictionary dictionary];
  // 将原有字典添加到新字典的一对元素
  //[myNewDict setObject:myClassDic forKey:@"旧的不可变字典myClassDic"];
  
  // 遍历添加已有数据(原字典)
  for (id key in myClassDict)
    {
        [myNewDict setObject: [myClassDict objectForKey:key]
                  forKey:key];
    }
  
    NSString *newkey = @"newKey";
    NSString *newValue = @"This is a new Value.";
    [myNewDict setObject:newValue forKey:newkey];
  
  // 遍历myNewDict
    NSLog(@"***遍历字典myNewDict如下:");
  for (id key in myNewDict)
    {
        NSLog(@"key: %@ ,value: %@",key,[myNewDict objectForKey:key]);
    }
    NSLog(@"***遍历字典myNewDict结束。");
  
  // 删除元素
    [myNewDict removeObjectForKey: @"newKey"];
  
  // 遍历myNewDict
    NSLog(@"***遍历字典myNewDict如下:");
  for (id key in myNewDict)
    {
        NSLog(@"key: %@ ,value: %@",key,[myNewDict objectForKey:key]);
    }
    NSLog(@"***遍历字典myNewDict结束。");
  
    [pool drain];
  return 0;
}


// 输出结果(省略日期 时间等信息)
修改数据: Elf Sundae
***遍历字典myClassDict如下:
key: my3 ,value: Elf Sundae
key: my4 ,value: No Name found.
key: my1 ,value: No Name found.
key: my2 ,value: No Name found.
***遍历字典myClassDict结束。
***遍历字典myNewDict如下:
key: newKey ,value: This is a new Value.
key: my3 ,value: Elf Sundae
key: my4 ,value: No Name found.
key: my1 ,value: No Name found.
key: my2 ,value: No Name found.
***遍历字典myNewDict结束。
***遍历字典myNewDict如下:
key: my3 ,value: Elf Sundae
key: my4 ,value: No Name found.
key: my1 ,value: No Name found.
key: my2 ,value: No Name found.
***遍历字典myNewDict结束。

转自:http://www.cnblogs.com/luyinghuai/archive/2011/02/15/1955238.html
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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