@synthesize

本文详细探讨了Objective-C与Swift两种语言在iOS开发领域的应用与区别,包括其核心特性、优缺点以及实际项目中的使用案例。

声明property的语法为: 
@property (参数1,参数2) 类型 名字;

  如:   
@property(nonatomic,retain) UIWindow *window;
  其中参数主要分为三类:
  读写属性: (readwrite/readonly)   
     setter语意:(assign/retain/copy)
  原子性: (atomicity/nonatomic)

  各参数意义如下:
  readwrite   产生setter\getter方法
  readonly   只产生简单的getter,没有setter。
  assign   默认类型,setter方法直接赋值,而不进行retain操作
  retain   setter方法对参数进行release旧值,再retain新值。
  copy   setter方法进行Copy操作,与retain一样
  nonatomic   禁止多线程,变量保护,提高性能
                    参数类型
参数中比较复杂的是retain和copy,具体分析如下:


getter 分析

  1、 @property(nonatomic,retain)test* thetest;
  @property(nonatomic ,copy)test* thetest;

  等效代码:
  -(void)thetest
  {
  return thetest;
  } 

  2、@property(retain)test* thetest;
  @property(copy)test* thetest; 
  等效代码:
  -(void)thetest 
  { 
   [thetest retain]; 
  return [thetest autorelease];
  } 

setter分析
  1、   @property(nonatomic,retain)test* thetest;
  @property(retain)test* thetest;

  等效于:
  -(void)setThetest:(test *)newThetest {
  if (thetest!= newThetest) {
   [thetestrelease];
  thetest= [newThetest retain];
  } 
  } 
   2、@property(nonatomic,copy)test* thetest; 
  @property(copy)test* thetest; 
  等效于:
  -(void)setThetest:(test *)newThetest {
  if (thetest!= newThetest) {
  [thetestrelease];
  thetest= [newThetest copy];
  } 


nonatomic
如果使用多线程,有时会出现两个线程互相等待对方导致锁死的情况(具体可以搜下线程方面的注意事项去了解)。在没有(nonatomic)的情况下,即默认(atomic),会防止这种线程互斥出现,但是会消耗一定的资源。所以如果不是多线程的程序,打上(nonatomic)即可

retain
代码说明
如果只是@property NSString*str;
则通过@synthesize自动生成的setter代码为:

-(void)setStr:(NSString*)value{
      str=value;
}


如果是@property(retain)NSString*str;
则自动的setter内容为:

-(void)setStr:(NSString*)v{
if(v!=str){
   [str release];
   str=[v retain];
}
}

【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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