4、探索Objective - C编程:数据类型、运算符与流程控制

探索Objective - C编程:数据类型、运算符与流程控制

1. 运算符与数据类型转换

在Objective - C编程中,运算符是实现各种操作的基础,同时数据类型转换也十分重要。

1.1 运算符
  • 一元运算符 :一元运算符是前置的 + - ,用于表示值的正负。例如:
int x = 40; 
x = -x; 
NSLog(@"x:%i", x); 

运行结果为 x:-40 ,这相当于将变量 x 乘以 -1
- 相等和逻辑运算符 :这些运算符用于测试相等性和逻辑关系,具体如下表所示:
| 运算符 | 含义 |
| ---- | ---- |
| < | 小于 |
| > | 大于 |
| == | 等于 |
| <= | 小于或等于 |
| >= | 大于或等于 |
| != | 不等于 |
| && | 逻辑与 |
|

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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