iOS block相关整理

本文详细介绍了闭包的概念、特点及其应用场景,包括任务完成、消息监听、错误处理及视图动画等多种回调处理方式。同时探讨了闭包的内存管理和线程安全问题。
定义: 
闭包就是能够读取其他函数内部变量的函数。  
本质: 
是一个结构体对象,拷贝的是指向该结构体对象的指针。   
优点: 
代码更加清晰,直接写后续处理代码,并将其作为参数传递过去,供其任务执行结束时回调。  
使用场景: 
• 任务完成时的回调处理 • 消息监听回调处理 • 错误回调处理 • 枚举回调 
• 视图动画、变换 • 排序 
内存管理: 
对于OC中的对象,block 会retain 等执行完毕再release. 
block在实现时就会对它引用到它所在的方法中定义的栈变量进行一次只读拷贝,然后在block块内使用该只读拷贝。 
如果使用__block变量,系统并不会保证它是一直有效的对于static变量,全局变量,在block中是有读写权限的。因为在block内部实现中,拷贝的是指向这些变量的指针。  
在block中引用self容易引起循环引用  
在ARC下,对block变量进行copy是安全的。对栈上的block进行Copy是将它拷贝上堆上;对全局数据段中的block进行copy不会有任何作用。对堆上的block 进行Copy只增加它的引用计数。   
线程安全:带有__block的变量,不是线程安全的。

束时回调。

 

 

使用场景:

 

 

任务完成时的回调处理

 

 

消息监听回调处理

 

 

错误回调处理

 

 

枚举回调

 

 

视图动画、变换

束时回调。

 

 

使用场景:

 

 

任务完成时的回调处理

 

 

消息监听回调处理

 

 

错误回调处理

 

 

枚举回调

 

 

视图动画、变换

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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