25、Cocoa编程中的撤销重做与异常处理

Cocoa编程中的撤销重做与异常处理

1. 撤销与重做机制

在Cocoa中, NSUndoManager 负责处理撤销和重做操作。在一些应用(如ColorMix)中,所执行的操作(如更改颜色)都可以通过编辑菜单中的选项进行撤销和重做,并且这些操作是特定于文档的,一个文档中的更改和撤销操作与其他文档相互独立。

在Core Data应用中,基本的撤销和重做功能通常会自动处理,无需额外编写代码。管理对象上下文能够检测到对象的编辑操作,并将反向操作添加到“撤销栈”中。这意味着对于大多数现代Cocoa应用,撤销和重做功能是免费提供的。

1.1 撤销栈的工作原理

撤销和重做的基本实现原理是:每次在应用中编辑内容时,需要创建一个代表反向编辑操作的项。例如,用户在文本末尾添加字母“X”,代码需要创建一个可以删除该“X”的操作表示,并将其放置在“撤销栈”中。当执行“撤销”命令时,会从撤销栈顶部弹出最近的项,并执行其描述的操作。同时,执行“撤销”命令会创建另一个项,即撤销栈中反向项的反向操作(实际上与原始编辑操作相同),并将其放置在“重做栈”中,以便用户后续可以撤销撤销操作。

Cocoa实现撤销操作的特殊之处在于,每个撤销项是通过目标对象、要调用的方法选择器以及所需的参数隐式构建的。当触发“撤销”命令时,无需进行任何解码或查找操作,直接调用方法即可。

1.2 示例代码

以下是一个简单的示例,展示如何使设置名称的操作可撤销:

- (void)setName:(NSString *)newName {
    
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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