objective-c的成员变量:坑爹的苹果不断更新版本使得代码变化也大。

本文详细解释了Objective-C中属性和实例变量的概念,包括如何在.h和.m文件中定义和使用它们,以及不同类型的属性扩展,如copy、assign等。同时讨论了自动属性合成器的作用和实例变量的访问权限。

第一种情形:

.h文件

@interface TestfoProperty:NSObject

{

NSString* str;

}

@property(nonmatic,copy) NSString* str;//这种新的东西叫属性,类似装箱器,把成员变量str装箱了,这下原本属于protect的访问权限的str可以通过对属性的操作来达到对成员变量str的操作,原理是属性实现了对str的setter和getter的封装

@end;

.m文件

@implementation TestfoProperty

@synthesize str;//这样在.m文件中就再也不用去实现成员变量str的setter和getter方法了。

@end

第二种情形:

.h文件

@interface TestfoProperty:NSObject

@property(nonmatic,copy) NSString* str;//直接定义属性

@end;

.m文件

@implementation TestfoProperty

@synthesize str=_str;//此时,苹果提供了一种机制叫自动属性合成器。就是根据你的属性来合成你的成员变量,这样就可以只定义属性了,而此处表明根据属性str合成一个成员变量_str,所以该类的成员变量是_str;

@end

第三中情形:

h文件

@interface TestfoProperty:NSObject

@property(nonmatic,copy) NSString* str;//直接定义属性

@end;

.m文件

@implementation TestfoProperty//这种情况很干脆啊,直接连@synthesize也没了,只定义了一个属性,不过这也是合法的,只是这样做好像是没有实例变量了吧,不知道会不会隐式生成实例变量呢?!

@end

注明:在类的实现文件(.m文件)里可以通过self.属性名来访问实例变量,当然也可以直接写实例变量名,这根C++也是一样的,成员函数可以对成员变量自由访问,但是到了其他类里面则只能通过self.属性名的方式来访问和设置成员变量了,因为成员变量的访问权限是protect的,

顺带说一句,在.m文件里面定义的变量都只能在该.m文件的的方法可以访问。在其他类里面通过对象去调用是违法的。

针对属性的扩展(即在定义属性的时候在有类似assign,copy,retain之类的扩展):

其实是针对实例变量的构造形式(setter)的不同实现方式罢了,如:

.h文件

@interface TestfoProperty:NSObject

@property(nonmatic,copy) NSString* str;

@end;

其在实现文件中的setter方法如下:

.m文件

@implementation TestfoProperty

-(void) setStr:(NSString*) newStr

{

[name release];

name=[newStr copy];//这就是属性采用copy扩展的setter的实现方式,就是先将原成员变量销毁,在重新通过copy的形式赋值。而这一切都由万恶的@synthesize帮你做了,你会不会因此感到高兴呢。我觉得苹果这么做很容易让人变蠢!还有其他的诸如assign什么的可以去百度一下,我这只是举个栗子。

}

@end

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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