Swift之可选型

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第一部分:初识可选型
  1. 可选类型顾名思义。它表示一个变量有可能有值,也可能没有值(nil)。
  2. 可选类型类似于OC指针的nil值,但是OC中的nil只对类有用,而可选择型中nil对所有类型都可用,更安全
  3. 可选型的声明的方式是“数据类型+问号”。如:var errorCode :Int? = 404
  4. 当要使用一个可选类型的变量时,要在后面加感叹号“!”或者“?”。
  5. 不能把一个可选型便量赋值给非可选型的变量, 如:let tempValue = nil //报错
  6. 可选型数据一般都是可变的,所以一般情况下,可选型的数据也通常是变量
  7. 声明一个可选型的时候,必须是添加?,swift不能隐式的自动推断可选型
代码示例1:
//swift不能用同类中的一个特殊值代表无或者没有,nil代表没有,但是却不能直接使用,如下:
var errorCode :Int = 404
errorCode = nil //报错
//改:使用Int?  声明一个整型可选型
var errorCode :Int? = 404
errorCode = nil //将其声明为为可选型变量才能赋值为nil
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第二部分:可选型解包

解包:可选型数据,意味着其值是可以为nil的,所以不可以直接使用

//直接使用
var errorCode: String? = "404"
print(errorCode)
//"The errorCode is" +errorCode //直接使用显式可选型会编译不通过,报错
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解包方法1:普通的if判断,不方便

if(errorCode != nil){
    "The errorCode is " + errorCode!
}else{
    "No error"
}
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解包方法2:强制解包,使用感叹号“!”,存在错误风险。

//一般情况下,我们在确定使用的可选型变量不会是nil,才通过!强制解包并使用
var errorCode: String? = "404"
"The errorCode is " + errorCode!
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解包方法3:尝试解包,使用问号“?”,较为安全

//当不确定使用的可选型变量是否是nil,通过?执行调用方法等操作,意味着不为nil时才可以执行成功
var errorCode: String? = "404"
"The errorCode is " + errorCode?
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解包方法4:if-let解包

//当我们希望在可选型为nil时候执行别的代码,更适合使用使用if let方式解包

if let unwrappedErrorCode = errorCode{
    //unwrappedErrorCode 是经过解包的数据,得到非nil值
    "The errorCode is" + unwrappedErrorCode
}
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//解包方法4的改进:可以使用原来的变量名
if let errorCode = errorCode{
    //errorCode 是经过解包的数据,得到非nil值
    //括号内的errorCode 只在此括号内使用
    "The errorCode is" + errorCode
}else{
    //处理nil情况
}
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注意1:隐式声明的可选型不需要解包,同样可能因为nil报错(详情请看第五部分)

var blog:String! = “elloWord"
// blog = nil"My blog is " + blog
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注意2:if-let同时解包多个变量,同时因为使用了if,也可以增加判断逻辑

if let errorCode = errorCode, errorMessage = errorMessage where errorCode == "404" {
    print("Page not found")
} else {
    print("No error")
}
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第三部分:可选链 Option chaining

可选链的使用简化了可选型的使用。在某些情况下可以避免if-let 解包的使用,而是通过尝试解包(使用问号?)或者强制解包(感叹号!)来使用操作对象 
示例:

var errorCodeStr: String? = "Hello, playground"
//errorCodeStr.uppercaseString ; errorCodeStr是可选型不能直接使用,需要解包如下:
if let errorCodeStr = errorCodeStr{
    errorCodeStr.uppercaseString
}
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但是依然可以简化,如下:

//推荐写法:使用?尝试解包,如果成功就会将字符串大写
errorCodeStr?.uppercaseString
//不安全写法,当errorCode为nil时报错,除非我们确保errorCodeStr不为nil才能这样写
errorCodeStr!.uppercaseString
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基于这样的使用,可能会出现类似 Person?.address?.addressName 的使用,这就构成了可选链,调用链中任何一个节点为nil,整个调用都会失败,返回nil,使用?是安全的。


第四部分:nil coalesce 空合并运算符

空合并运算符:解决解包之后的存值问题 
示例1:

var uppperCaseErrorStr = errorCodeStr?.uppercaseString
//uppperCaseErrorStr此时是一个可选型变量,不需要显示声明,因为后面的表达式是可选型
//实现解包同时实现了大写
if let errorCodeStr  = errorCodeStr?.uppercaseString{
    errorCodeStr
}
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//示例2:

var errorMessage: String? = nil
let message: String
if let errorMessage = errorMessage{
    message = errorMessage
}else{
    message = "no error"
}
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改进示例2:使用三目运算符

let message2 = errorMessage == nil ? "no errror" :errorMessage;
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改进示例2:使用空合并运算符??,如果errorMessage有值,使用errorMessage!赋值

//??是空和并运算符
let message3 = errorMessage ?? "no error"
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第五部分:隐式可选型
  1. 区别于显式可选型的创建:类型+?,创建隐式可选型使用:类型+!
  2. 隐式可选型变量使用时,相当于其后面自带了一个感叹号,可以直接赋值给一个非可选型变量,但是隐式可选型依然保持可选型的特性,可以被赋值为nil,这就体现出来隐式可选类型的优点,即可用被赋值为nil,也可以不用每次显式的解包
  3. 隐式解析可选类型还可以在类中做属性,解决循环引用问题。 
    示例:
var errorMessage: String! = nil
errorMessage = "not found"
//这里errorMessage是隐式可选型,使用时候不需要显式的解包,但是如果errorMessage为nil就会报错
"The error is " + errorMessage
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第六部分:可选型使用的其他示例

示例1.

var error1:(errorCode: Int, errorMessage: String?) = (404 , "page not found")
error1.errorMessage = nil
//error1 = nil 整个元组并非可选型,不能使用nil赋值
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示例2.

var ageInt: String = "xyz"
//使用强制转换之后,age是可选型,需要按照可选型的规则去使用
var age = Int(ageInt)
if let age = age where age < 20{
    print("you are a tennager!")
}
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示例3.

var greeting = "hello"
//rangeString 返回一个可选型,需要按照可选型的规则去使用
greeting.rangeOfString("ll") //2..<4
greeting.rangeOf3String("oo")//nil
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最后小结:
  1. 有了可选型,你在声明隐式可选变量或特性的时候就不用指定初始值,因为它有缺省值nil。尤其是在一个创建一个累的属性的时候。
  2. 由于隐式解析可选的值会在使用时自动解析,所以没必要使用操作符!来解析它。但是有可能运行时报错。
  3. 使用可选链会选择性的执行隐式解析可选表达式上的某一个操作。如果值为nil,就不会执行任何操作,因此也不会产生运行错误。
  4. 非可选型的变量或者常量不可能赋值为nil,所以不能使用:notOptioalValue != nil,判断是否nil。这是可选型和非可选型数据的一个明显区别
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; 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