Objective-C分类 (category)和扩展(Extension)

本文介绍Objective-C中的分类与扩展机制,如何通过分类为已有类添加方法而不修改原始代码,并以字符串处理为例展示具体应用。同时,解释了扩展与分类的区别与作用。

1、分类(category)

使用Object-C中的分类,是一种编译时的手段,允许我们通过给一个类添加方法来扩充它(但是通过category不能添加新的实例变量),并且我们不需要访问类中的代码就可以做到。

我们可以为一个类创建一个新的方法,而不需要在代码中编辑类定义。

下面就是定义并使用分类的例子程序,通过下面代码,我们可以给Object-C中的NSString 添加camelCaseString分类,使用camelCaseString方法,就可以去掉一个字符串中的空格,并将原有空格后的单词改写成大写(即将字符串转化为驼峰式)。

#import <Foundation/Foundation.h>  
  
/* 
定义分类的过程大致可分为以下几个步骤: 
    第一步、创建一个带有接口的新文件,即创建已有类 
  
    第二步、在新文件中添加需要扩展的方法及方法的实现,即需要添加的分类 
 */  
//NSString 表示将要添加分类的类名称,该类必须是已存在的。  
//CamelCase 是为类添加的方法名称。  
//只能添加方法,不能添加变量。  
//头文件命名惯例:ClassName+CategoryName.h  
@interface NSString (CamelCase)  
  
-(NSString*) camelCaseString;  
  
@end  
  
@implementation NSString (CamelCase)  
  
-(NSString*) camelCaseString  
{  
    //调用NSString的内部方法获取驼峰字符串。  
    //self指向被添加分类的类。  
    NSString *castr = [self capitalizedString];  
      
    //创建数组来过滤掉空格, 通过分隔符对字符进行组合。  
    NSArray *array = [castr componentsSeparatedByCharactersInSet:  
                      [NSCharacterSet whitespaceCharacterSet]];  
      
    //把数组的字符输出  
    NSString *output = @"";  
    for(NSString *word in array)  
    {  
        output = [output stringByAppendingString:word];  
    }  
      
    return output;  
      
}  
  
@end  
int main (int argc, const char * argv[])  
{  
      
    NSAutoreleasePool * pool = [[NSAutoreleasePool alloc] init];  
      
    NSString *str = @"My name is bill.";  
    NSLog(@"%@", str);  
    str = [str camelCaseString];  
    NSLog(@"%@", str);  
      
    [pool drain];  
    return 0;  
}  

2、扩展(Extension)

你可以这样理解:扩展就是匿名分类,下面是一个扩展的例子:

@interface MyClass : NSObject  
- (float)value;  
@end  
   
   
@interface MyClass () { //注意此处:扩展  
    float value;  
}  
- (void)setValue:(float)newValue;  
@end  
   
@implementation MyClass  
   
- (float)value {  
    return value;  
}  
   
- (void)setValue:(float)newValue {  
    value = newValue;  
}  
   
@end  




数据集介绍:垃圾分类检测数据集 一、基础信息 数据集名称:垃圾分类检测数据集 图片数量: 训练集:2,817张图片 验证集:621张图片 测试集:317张图片 总计:3,755张图片 分类类别: - 金属:常见的金属垃圾材料。 - 纸板:纸板类垃圾,如包装盒等。 - 塑料:塑料类垃圾,如瓶子、容器等。 标注格式: YOLO格式,包含边界框类别标签,适用于目标检测任务。 数据格式:图片来源于实际场景,格式为常见图像格式(如JPEG/PNG)。 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别分类垃圾材料的AI模型,用于自动化废物分类回收系统。 环境监测与废物管理: 集成至监控系统或机器人中,实时检测垃圾并分类,提升废物处理效率环保水平。 学术研究与教育: 支持计算机视觉与环保领域的交叉研究,用于教学、实验论文发表。 三、数据集优势 类别覆盖全面: 包含三种常见垃圾材料类别,覆盖日常生活中主要的可回收物类型,具有实际应用价值。 标注精准可靠: 采用YOLO标注格式,边界框定位精确,类别标签准确,便于模型直接训练使用。 数据量适中合理: 训练集、验证集测试集分布均衡,提供足够样本用于模型学习评估。 任务适配性强: 标注兼容主流深度学习框架(如YOLO等),可直接用于目标检测任务,支持垃圾检测相关应用。
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