KVO键值监听

//Key Value Obsering (简称:KVO)

//是一种监听机制,视图模型监听数据模型的变化做出相应的反应(对属性的值变化进行监听)

//实现跟观察者模式类似,步骤如下

//1、添加监听

//2、重写监听触发的方法

//3、重写临终遗言(dealloc)在里面移除监听

代码实例

Person.h

#import <Foundation/Foundation.h>


@class Account;


@interface Person : NSObject{

    @private int _age;

}


#pragma mark - 属性


#pragma mark 姓名


@property (nonatomic,copy)NSString *name;


#pragma mark 账户


@property (nonatomic,strong) Account *account;


#pragma mark - 公用方法


#pragma mark 显示人员信息


- (void)showMessage;


@end


Person.m

@implementation Person


#pragma mark - 公用方法


#pragma mark 显示人员信息


- (void)showMessage

{

    NSLog(@"姓名:%@年龄:%d",_name,_age);

}


#pragma mark 设置人员账户


//使用懒加载

-(void)setAccount:(Account *)account

{

    _account = account;

//    给对象中的某个属性添加监听参数:监听者的对象,里面有重写指定方法  监听的属性  监听属性变化的模式  未知

//    - (void)addObserver:(NSObject *)observer forKeyPath:(NSString *)keyPath options:(NSKeyValueObservingOptions)options context:(nullable void *)context;

    

    [_account addObserver:self forKeyPath:@"balance" options:NSKeyValueObservingOptionNew | NSKeyValueObservingOptionOld context:nil];

}


#pragma mark - 覆盖方法


#pragma mark 重写observeValueForKeyPath:方法,当账户的balance发生变化的时候触发


//传进去的参数:keyPath(属性名称) 监听的对象  发生变化的数据(根据监听模式确定里面的值) 内容

- (void)observeValueForKeyPath:(NSString *)keyPath ofObject:(id)object change:(NSDictionary<NSString *,id> *)change context:(void *)context

{

    if ([keyPath isEqualToString:@"balance"]) {

        NSLog(@"keyPath = %@,object = %@,newValue = %@,context = %@",keyPath,object,change,context);

    }

}


#pragma mark 重写销毁方法(临终遗言)

-(void)dealloc

{

    [_account removeObserver:self forKeyPath:@"balance"];   //移除监听

    //由于是ARC内存管理机制,所以无需调用[super dealloc];

}


@end


Account.h

#import <Foundation/Foundation.h>


@interface Account : NSObject


#pragma mark - 属性


#pragma mark 余额


@property (nonatomic,assign) float balance;


@end


测试代码:

@implementation ViewController


- (void)viewDidLoad {

    [super viewDidLoad];

    

    Person *person1 = [Person new];

    

    person1.name = @"why";

    

    Account *account = [Account new];

    

    account.balance = 1000000.0;

    

    person1.account = account;

    

    account.balance = 2000.000;

    

    account.balance = 3000;

    

    account.balance = 40000;

}



内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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