Foundation_NSDictionary

本文介绍了Objective-C中字典的基本操作,包括如何创建、读取、修改和删除字典中的元素。文中通过实例展示了不同类型的键值对使用的方法区别,并强调了字典的无序特性。

取值注意点:

根据键找值。如果是基本数据类型,用valueForKey:

如果是对象,用objectForKey:

NSDictionary * dic = @{@"@":@"@"};
    NSLog(@"%@",dic);
    
    NSDictionary * dic2 = @{@"%" : @"%"};
    
    NSString * string = [dic2 objectForKey:@"%"];
    NSLog(@"string=%@",string);


字典是无序的,数组是有序的

    NSDictionary * dict = @{@"name":@"rose",@"sex":@"F",@"age":@"16"};
    //如果是以下写法,key-value 将会是Jacky-name
    NSDictionary * dictionary = [NSDictionary dictionaryWithObjectsAndKeys:@"name",@"Jacky",@"sex",@"M",@"age",@"18",nil];
    NSLog(@"%@",dictionary);
    NSDictionary * dic = [NSDictionary dictionaryWithDictionary:dict];
    NSLog(@"%@",dic);
    
    
    NSMutableDictionary * mutableDic = [NSMutableDictionary dictionary];
    //NSMutableDictionary * mutableDic1 = [NSMutableDictionary dictionaryWithCapacity:10];
    [mutableDic setObject:@"Sylvia" forKey:@"name"];
    [mutableDic setObject:@"F" forKey:@"sex"];
    [mutableDic setObject:@"24" forKey:@"age"];
    
    [mutableDic removeObjectForKey:@"age"];
     NSLog(@"%@",mutableDic);
    [mutableDic removeAllObjects];
    NSLog(@"%@",mutableDic);




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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