UITextField和UITextView限制字符个数的方法

本文讨论了在文本输入场景中,当输入字符长度超过预设限制时,如何处理高亮显示的拼音字符串,包括候选词替换、高亮拼音截取与删除情况下的文本长度计算与限制。

- (BOOL) textField:(UITextField *)textField shouldChangeCharactersInRange:(NSRange)range replacementString:(NSString *)string {

    NSInteger textLength = 0;

    UITextRange *selectedRange = [textField markedTextRange]; //获取高亮部分

    UITextPosition *position = [textField positionFromPosition:selectedRange.start offset:0];

    if (!position) {

        textLength = [Utils getStringAsciiLength:textField.text];

    }

    if (string.length > 0) { //输入状态

        if (textField.text.length > range.location) {       //候选词替换高亮拼音时

            NSString *newStr = [NSString stringWithFormat:@"%@%@",[textField.text substringToIndex:range.location],

                                string];

            textLength = [Utils getStringAsciiLength:newStr];

        }else {

            textLength += [Utils getStringAsciiLength:string];

        }

    }else { //删除状态

        if (textField.text.length > 0) {

            textLength = [Utils getStringAsciiLength:[textField.text substringToIndex:range.location]];

        }

    }

    

    if (textLength > maxStrLength) { //如果输入的字符长度超过限制长度,则进行截取

        if (textField.text.length >= range.location) {

            textField.text = [NSString stringWithFormat:@"%@%@",[textField.text substringToIndex:range.location],string];

        }

        textField.text = [Utils subStringByAsciiLength:textField.text withLength:maxStrLength];

        return NO;

    }

    

    return YES;

}


PS:Utils类的getStringAsciiLength:(NSString *)str方法根据字符串的编码或者字符串占用字符数


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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