Category、load 、initialize

本文探讨了Objective-C中category的load方法调用细节,区分load与initialize的使用场景,以及为何category无法直接添加实例变量。通过关联对象展示了如何间接为category添加成员变量。涉及的知识点包括继承、方法调用顺序和分类的实际应用。

1、category中有load方法吗? load方法什么时候调用的? load方法能继承吗?

1、category有load方法
2、load方法在runtime类、分类加载的时候调用且只调用一次
3、load是可以继承的 一般情况我们不会去主动调用load方法

2、Load与initialize的区别是什么? 他们在category中的调用顺序?出现继承是他们的调用过程?

调用时机不同
load方法在runtime类、分类加载的时候调用且只调用一次 如果出现继承时 
在调用子类的load方法时首先调用父类的load方法 其他子类的load方法则按照编译顺序来决定
initialize方法是在类第一次接收到消息时调用,
出现继承时父类的initialize方法可能会调用多次(父类的initialize调用多次并不代表父类会初始化多次,父类只会初始化一次)

调用方式不同
load方式是通过指针函数直接调用
initialize是通过objc_msgSend来调用

3、Category 能否添加成员变量 如果可以 如何给category添加成员变量

不可以,分类是OC特有的语言,依赖于类。
分类的作用是在不改变原来的类内容的基础上,为类增加一些方法。
分类并不是真正的类,他没有isa 。
类在最初的时候就生成了一些基本的属性 比如 ivarlist  MethodList 
分类只会将自己的method 合并到主类 并不会影响主类的 IvarList
Ivar其实是一个objc_ivar的指针,objc_ivar是一个struct,其中包含变量名、变量类型。
Ivar实例变量所在内存区域初始化后不可更改,无法在运行时增加实例变量,所以分类是无法添加实例变量的。

虽然Category  不能直接添加成员变量 但是可以间接为Category 添加成员变量

使用 关联对象 为 Category 添加成员变量  例:为Person 的分类(FCPerson+Run)添加一个属性分类代码如下:

FCPerson+Run.h

#import "FCPerson.h"
NS_ASSUME_NONNULL_BEGIN
@interface FCPerson (Run)
@property (nonatomic,strong)NSString *run;
@end
NS_ASSUME_NONNULL_END

FCPerson+Run.m

#import "FCPerson+Run.h"
#import <objc/runtime.h>

@implementation FCPerson (Run)

- (void)setRun:(NSString *)run{
    objc_setAssociatedObject(self, @selector(run), run, OBJC_ASSOCIATION_COPY_NONATOMIC); 
}

- (NSString *)run{
    return objc_getAssociatedObject(self, @selector(run));
}

@end

在VC里面调用如下

    FCPerson *person = [[FCPerson alloc]init];
    person.run = @"我要跑";
    NSLog(@"%@",person.run);



 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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