readonly 和const的区别

最新推荐文章于 2025-04-25 09:45:26 发布
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本文详细介绍了在编程中只读字段与常量的区别，包括只读字段的赋值时机、与常量的不同特性等，并解释了只读字段可以在运行阶段确定值，而常量则在编译阶段确定值。

对只读字段的赋值只能在下列的情况下进行：
1.声明只读字段的同时赋值
2.在构造函数或者静态构造函数中初始化

只读字段与常量的区别：1.只读字段不具备static特征，只读字段属于实例
2.只读字段可以在运行阶段确定值，常量是在编译阶段确定值，因此，可以用变量表达式对只读字段赋值。(如你所用).
3.只读字段可以是任何类型
4.const可以修饰局部变量，但readonly不能修饰局部变量

深入理解C#中的readonly与const：区别与应用场景
m0_58750788的博客
06-24 1985
本文深入探讨了C#中readonly与const两个关键字的区别及其应用场景。readonly和const都用于声明不可变的变量，但它们之间存在关键差异。const关键字用于声明编译时常量，必须在声明时赋值，且其值必须是编译时常量表达式，适用于数学常量、物理常量等需要在编译时确定其值且不会改变的场景。而readonly关键字则用于声明只读字段，这些字段可以在声明时或在构造函数中赋值，但在对象实例化之后其值就不能再被修改，适用于需要在运行时或基于某些条件确定其值的只读字段，如配置数据、只读属性等。文章通过具体
readonly和const的区别
陈云佳的专栏
05-15 4452
部分开发者会认为，readonly修饰的变量是不能修改的，在以后的开发中从不对ReadOnly的变量进行修改，形成思维定势，这个观念是错误的。 首先要明确一点：更改！＝重新分配(赋值) 对于简单类型(如int)，更改是等于重新赋值，因为默认操作符只有=, 但于对于复杂类型，就不一定了。 例如：对于集合类型，可以增加、移除、清空内容。 例子如下： public interface IA { } pu...
C# readOnly 和 Const的区别
weixin_50702814的博客
05-08 287
记录C#知识点
c# readonly 和 const的区别和使用场景
一个编程的同学
01-08 1434
都用于定义不可修改的值，但它们的行为和使用场景有显著的区别。
.NET中，const和readonly区别
chenglin016的博客
04-25 1049
在.NET中，const和readonly都用于定义不可变的值，但它们在行为和使用场景上有显著区别。◦ 若修改const值，引用它的其他程序集必须重新编译，否则继续使用旧值（硬编码到IL中）。◦ 修改后，依赖程序集无需重新编译即可获取新值（运行时解析）。◦ 值被编译到IL中，不占用实际内存空间（类似于字面量）。◦ 作为字段存储在内存中，每个实例或类有独立存储。◦ 运行时常量，可以在声明时或构造函数中赋值。◦ 默认为实例级别，每个对象可拥有不同的值。◦ 需运行时计算的配置值或对象。◦ 易引发版本不一致问题。
C#中readonly和const区别
weixin_46407807的博客
06-20 110
编译时常量：DateTime.Now、DateTime.Today......需要编译后才知道数值是什么。最近发现使用readonly和const都可以定义一个不可以改变的字段，但是这两个有什么不一样的地方呢？1、const是默认静态的，readonly如果想要成为静态就得加上static。2、const必须声明就初始化，readonly可以到构造函数初始化。3、可以做局部变量（方法内变量），readonly不行。5、const必须是字面常量，不能是编译时常量。4、readonly可以通过反射进行修改。
C# - readonly 和 const 关键字
wumingxiaoyao的博客
07-24 747
程序设计过程中经常会用到常量，C# 语言中有 `readonly`, `const` 定义常量，如何准确的定义常量，它们的区别又是什么？
C#中的Const和ReadOnly
weixin_39939034的博客
07-17 582
const用于定义编译时常量。必须在声明时初始化。只能用于基本类型（如数字、字符、字符串等）和枚举。在编译时就确定了值，无法在运行时更改。readonly用于定义运行时常量。可以在声明时初始化，也可以在构造函数中初始化。可以用于任何类型，包括基本类型、对象和结构体。在运行时初始化后，值不能再改变。// 只能在构造函数中初始化 }
readonly和const区别
a852028的博客
09-11 146
常量和只读变量的区别 const string name="Xuj"; readonly string name; 1、常量是不可改变的，只读变量只能在构造方法中才能改变其值。 2、C#编译器在编译的时候，声明常量的那句话不见了，在使用常量的时候就被常量的值替代了，在些数据在整个程序的运行中其值不会发生改变，我们就把这个值定义为常量，以提高程序的运行效率。 3、readonly...
const和readonly的区别
PangPangPig123的博客
03-15 4065
const和readonly的区别 const是静态常量，const是编译时常量；readonly是动态常量，是运行时常量，const较高效，readonly较灵活。 1.const默认是静态的，只能由类型来访问，不能与static同时使用；readonly默认是非静态的，由实例对象来访问，可以显示使用static定义为静态成员； 2.const只能应用在值类型和string类型上，其他引用类型常量只能定义为null，否则以new为const引用类型常量赋值，；readonly只读字段，可以使任意类型，但是
C# readonly static const的区别
IT技术猿猴的博客
02-15 786
C# readonly static const的区别
# C零基础入门篇(9. `const` 与 `readonly` 的区别)
think__deeply的博客
03-06 793
**性能** | 稍微优于`readonly`（因为直接嵌入） | 略微逊于`const`，但差异通常可以忽略 |- **编译时常量**：`const`字段的值必须在编译时已知，通常用于定义固定不变的值，如数学常量、状态码等。- **运行时初始化**：`readonly`字段的值可以在构造函数中动态初始化，适合依赖于运行时计算的只读值。- **灵活性**：与`const`相比，`readonly`字段的值可以在运行时确定，更灵活。
飞火动态壁纸（安装程序）
最新发布
12-31
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PA-105-ZWX-25秋
12-31
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谐波去噪基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）
12-31
【谐波去噪】基于随机奇异值分解和软阈值的大型数据集中的强大高效谐波去噪研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于随机奇异值分解（RSVD）和软阈值方法的高效谐波去噪技术，旨在从大型数据集中有效去除谐波干扰。该方法结合RSVD降低数据维度并提取主要成分，利用软阈值处理实现噪声抑制，具有较强的鲁棒性和计算效率，适用于大规模信号处理场景。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现算法并对实际信号进行去噪实验。; 适合人群：具备一定信号处理基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事电气工程、数据分析等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于电力系统、通信、生物医学等领域的谐波干扰去除；②提升大尺度数据下信号去噪的效率与精度；③为复杂噪声环境下的信号预处理提供可复现的技术方案。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步实现算法流程，理解RSVD与软阈值的协同机制，并尝试在不同信噪比条件下测试算法性能，进一步优化参数设置以适应具体应用场景。
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）
12-31
【负荷预测、电价预测】基于神经网络的负荷预测和价格预测（Matlab代码实现）内容概要：本文档介绍了基于神经网络的负荷预测和电价预测方法，并提供了Matlab代码实现。文中详细阐述了如何利用神经网络模型对电力系统中的负荷和电价进行有效预测，涵盖了数据预处理、模型构建、训练与测试等关键步骤，同时结合实际案例展示了预测结果的准确性与实用性。此外，文档还提到了多种优化算法和仿真技术在电力系统中的应用，体现了其在科研与工程实践中的重要价值。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事电力系统规划与运营的技术人员。; 使用场景及目标：①用于电力系统负荷与电价的短期和中长期预测；②支持电力市场分析、需求响应策略制定以及电网调度优化等应用场景；③帮助研究人员复现经典算法并开展进一步创新研究。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码进行实操练习，重点关注神经网络模型的设计与参数调优过程，同时参考文中列举的其他相关研究方向拓展思路，提升综合应用能力。
在线斗地主小游戏java-online-dou-di-zhu
12-31
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【软件工程管理】标准化与知识产权基础体系：信息技术标准分类及软件著作权保护机制综合分析报告
12-31
内容概要：本文系统介绍了标准化和软件知识产权的基础知识，涵盖标准化的基本概念、分类、标准代号、国际标准的采用原则及程度，重点讲解了信息技术标准化、ISO与IEC等国际标准化组织以及ISO9000和ISO/IEC15504等重要标准体系；在知识产权部分，详细阐述了知识产权的定义、分类及特点，重点分析了计算机软件著作权的主体、客体、权利内容、行使方式、保护期限及侵权认定，同时涉及商业秘密的构成与侵权形式、专利权的类型与申请条件，以及企业如何综合运用著作权、专利、商标和商业秘密等方式保护软件知识产权。; 适合人群：从事软件开发、项目管理、IT标准化或知识产权相关工作的技术人员与管理人员，以及备考相关资格考试的学习者；具备一定信息技术背景，希望系统掌握标准化与软件知识产权基础知识的专业人员。; 使用场景及目标：①帮助理解各类标准的分类体系及国际标准采用方式，提升标准化实践能力；②指导企业在软件研发过程中有效保护知识产权，规避法律风险；③为软件著作权登记、专利申请、技术保密等提供理论依据和操作指引。; 阅读建议：建议结合国家相关政策法规和实际案例进行深入学习，重点关注软件著作权与专利权的适用边界、标准制定流程及企业知识产权管理策略，强化理论与实践的结合。
【应用于同步定位与地图构建(SLAM)的卡尔曼滤波】基于卡尔曼滤波和同步定位与地图构建(SLAM)技术实现二维地图绘制研究（Matlab代码实现）
12-31
【应用于同步定位与地图构建(SLAM)的卡尔曼滤波】基于卡尔曼滤波和同步定位与地图构建(SLAM)技术实现二维地图绘制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了基于卡尔曼滤波的同步定位与地图构建（SLAM）技术，旨在通过Matlab代码实现二维地图的绘制。文中详细介绍了卡尔曼滤波在SLAM中的应用，包括状态估计、传感器数据融合以及环境特征提取等关键环节，利用扩展卡尔曼滤波（EKF）或无迹卡尔曼滤波（UKF）处理非线性系统问题，提升定位精度与地图构建的可靠性。同时提供了完整的Matlab仿真代码，便于读者复现和进一步研究算法性能。; 适合人群：具备一定编程基础和控制理论知识，熟悉Matlab工具，从事机器人、自动驾驶、导航定位等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握卡尔曼滤波在SLAM中的具体实现方法；②理解机器人如何在未知环境中实现自主定位与地图构建；③为后续研究视觉SLAM、激光SLAM或多传感器融合定位提供算法基础和技术参考。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步调试运行，深入理解每一步的数据处理逻辑与数学推导，同时可尝试修改参数或引入噪声以测试算法鲁棒性，进一步拓展至实际硬件平台验证。
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