iOS中的MVC

相信说起MVC(Model-View-Controller)大家都很熟悉。在iOS开发中MVC的机制被使用的淋漓尽致,并且我觉得在iOS上写程序,充分理解iOS的MVC模式,有助于我们程序的组织合理性,相反,我们不遵守MVC的一些约定,程序是可以写的,但就等着受苦了。


下面我只对一些约定列一个表,并且说一下iOS的支持机制啊,算分享给大家:


1、Model不允许和Controller,View打交道。也就是Model根本不知道谁会用自己,Model中不能有任何对Controller和View的引用。正所谓:Don't call me, I will call you.就是给Model设计说的。我们再想想,在一般程序中Model到处被拿去用,它要维护到底谁用真的很难。那你会问:兄弟,那当Model的数据变了,我怎么通知视图更新呢?这里常用的机制就是广播模式,或者电台模式,或者事件机制都行。在iOS中有两种支持机制:Notification和KVO(Key-Value Observing)。这两种东西原理差不多,KVO是iOS中的一个核心概念,简单理解就是:关注Model某个数据(Key)的对象可以注册为监听器,一旦Model某个Key的Value发生变化,就会广播给所有的监听器。这和Flex,JavaFX中的绑定都是一个道理。


2、View不允许直接引用Controller和Model,它很专一地被Controller控制来进行数据的显示和接收用户的交互。我们知道View显示的时候需要数据,我们也知道在View上会产生事件。如果要达到不和Controller,Model直接打交道,就需要机制来支持。在Objective-C中有Protocol的东西,并且提出Delegate(代理模式)就是来解决UIView想和Controller松耦合互动问题的。除了这个外,iOS还提供了Action-Target模式来让Controller监听View的事件。那对View如何获得数据,iOS中提了Data Source的概念,其实也是Protocol的应用。


3、每一次推给用户的一个操作屏幕,最好都是MVC的三者组合,不要出现一组以上的MVC组合。

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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