记录@property的一些常用设置

推荐做法是NSString用copy,delegate用assign(且一定要用assign,不要问为什么,只管去用就是了,以后你会明白的),非objc数据类型,比如int,float等基本数据类型用assign(默认就是assign),而其它objc类型,比如NSArray,NSDate用retain。

atomic和nonatomic的作用与区别:

  如果你用@synthesize去让编译器生成代码,那么atomic和nonatomic生成的代码是不一样的。如果使用atomic,如其名,它会保证每次getter和setter的操作都会正确的执行完毕,而不用担心其它线程在你get的时候set,可以说保证了某种程度上的线程安全。但是,我上网查了资料,仅仅靠atomic来保证线程安全是很天真的。要写出线程安全的代码,还需要有同步和互斥机制。

  而nonatomic就没有类似的“线程安全”(我这里加引号是指某种程度的线程安全)保证了。因此,很明显,nonatomic比atomic速度要快。这也是为什么,我们基本上所有用property的地方,都用的是nonatomic了。

  还有一点,可能有读者经常看到,在我的教程的dealloc函数里面有这样的代码:self.xxx = nil;看到这里,现在你们明白这样写有什么用了吧?它等价于[xxx release];  xxx = [nil retain];(---如果你的property(nonatomic,retian)xxx,那么就会这样,如果不是,就对号入座吧)。

  因为nil可以给它发送任何消息,而不会出错。为什么release掉了还要赋值为nil呢?大家用c的时候,都有这样的编码习惯吧。

  int* arr = new int[10];    然后不用的时候,delete arr; arr = NULL;  在objc里面可以用一句话self.arr = nil;搞定。



内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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