OC class override

本文介绍了一个使用Objective-C编写的简单示例程序,该程序通过两个类ClassA和ClassB展示了继承的概念及方法的重写。ClassA定义了一个初始化变量的方法,ClassB继承自ClassA并重写了该方法,同时还新增了一个打印变量值的方法。

#import <Foundation/Foundation.h>


@interface ClassA : NSObject

{

    int x;

}


-(void) initVar;

@end


@implementation ClassA


-(void) initVar

{

    NSLog(@"in classA initvar method");

    x = 100;

}


@end


@interface ClassB : ClassA


-(void) initVar;

-(void) printVar;


@end


@implementation ClassB


-(void) initVar

{

    NSLog(@"in classB initvar method");

    x = 200;

}


-(void) printVar

{

       NSLog(@"x=%i", x);

}


@end


int main(int argc, const char * argv[])

{


    @autoreleasepool {

        

        ClassB *b = [[ClassB alloc]init];

        [b initVar];

        [b printVar];

        

    }

    return 0;

}

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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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