RunLoop

1.学习RunLoop的意义:

runloop基本是概念性的知识,代码很少,很简单,面试经常会问。是技术面试上拉开差距的知识点。

好多面试官,不懂iOS的面试官,还是会问runloop。就是面试官会iOS,面试官多半也不懂runloop,就算懂,也了解不深,所以把知道的全部都说出来就是,证明你懂就行了。

2.什么是runloop

答:事件循环。其实它内部就是do-while循环,在这个循环内部不断地处理各种任务(比如SourceTimerObserver

3.作用是什么?

答:a.保持程序的持续运行

b.处理App中的各种事件(比如触摸事件、定时器事件、Selector事件)

c.节省CPU资源,提高程序性能:该做事时做事,该休息时休息

4.与runloop相关的类:

aiOS中有2API来访问和使用RunLoop:NSRunLoopCFRunLoopRef

bCFRunLoopModeRefCFRunLoopModeRef代表RunLoop的运行模式。一个 RunLoop 包含若干个 Mode,每个Mode又包含若干个Source/Timer/Observer。每次RunLoop启动时,只能指定其中一个 Mode,这个Mode被称作 CurrentMode。如果需要切换Mode,只能退出Loop,再重新指定一个Mode进入。这样做主要是为了分隔开不同组的Source/Timer/Observer,让其互不影响。

cCFRunLoopSourceRef:是事件源(输入源)。

d:CFRunLoopTimerRef是基于时间的触发器,基本上说的就是NSTimer,它会受到runloopmode的影响。GCD的定时器不受Runloopmode的影响。

eCFRunLoopObserverRef是观察者,能够监听RunLoop的状态改变。

5.CF的内存管理(Core Foundation):

凡是带有CreateCopyRetain等字眼的函数,创建出来的对象,都需要在最后做一次release。(通过Observer监听RunLoop的状态,然后释放)

6.在开发中如何使用RunLoop?什么应用场景?

答:a.开启一个常驻线程(让一个子线程不进入消亡状态,等待其他线程发来消息,处理其他事件)。

b.可以控制定时器在特定模式下执行。

c.可以让某些事件(行为、任务)在特定模式下执行。

d.可以添加Observer监听RunLoop的状态,比如监听点击事件的处理(在所有点击事件之前做一些事情)

个人最初判断:runloop相当于起到通知的作用,比通知多的一点用就是CFRunLoopObserverRef观察者。


基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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