黑马程序员_NSNumber、NSValue、NSNull

本文介绍Cocoa中如何使用NSNumber和NSValue类封装基本数据类型,包括创建和提取方法,并介绍了NSNull类的用法。
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NSNmuber

因为NSArray和NSDictionary只能储存对象,而不能直接储存任何基本类型的数据,如int、float和struct。

Cocoa提供了NSNumber类来封装基本数据类型。

创建方法

+(NSNumber *) numberWithChar: (char) value;

+(NSNumber *) numberWithInt: (Int) value;

+(NSNumber *) numberWithFloat: (float) value;

+(NSNumber *) numberWithBool: (BOOL) value;

也可以使用以下的创建方法

NSNumber *number;

number = @'X';//字符型

number = @12345;//整型

number = @12345ul;//无符号长整形

number = @12345ll;//long long

number = @123.45;//浮点型

number = @YES;//布尔值

添加到字典或数组

NSNumber *number = @42;

[array addObject number];

[dictionary setObject:number forKey:@"Bork"];

提取方法

将一个数据封装到NSNumber中后,可以通过以下的实例方法重新获得它

-(char) charValue;

-(int) intValue;

-(float) floatValue;

-(BOOL) boolValue;

-(NString *) stringvalue;


NSValue

封装

NSnumber其实是NSValue的子类,NSValue可以封装任意值。可以使用NSValue将结构体放入NSArray或NSDictionary中

+(NSValue *) valueWithBytes: (const void *) value objCType: (const char *) type;

NSRect rect = NSMakeRect(1,2,30,40);

NSValue *value = [NSValue valueWithByte:&rect objCType:@encode(NSRect)];

[array addObject:value];

提取

-(void)getValue:(void *)buffer;

可以使用getValue:方法提取数值

value = [array objectAtIndex: 0];

[value getValue:&rect]

便捷方法

+ (NSValue *)valueWithPoint:(NSPoint)aPoint;

+ (NSValue *)valueWithSize:(NSSize)Size;

+ (NSValue *)valueWithRect:(NSRect)rect;

- (NSPoint)pointValue;

- (NSSize)sizeValue;

- (NSRect)rectValue;

在NSArray中储存和提取NSRect值:

value = [NSValue valueWithRect:rect];

[array addObject:value];

...

NSRect anotherRect = [value rectValue];

NSNull

因为集合中不能放nil值,但如果想需要储存一个表示“什么都没有”的值。

+ (NSNull *) null;

添加到集合

[contact setObject: [NSNull null] forKey:@"home fax machine"];

访问的方式

id homefax = [contact objectForKey:@"home fax machine"]

if(homefax == [NSNull null])

{

//....确定没有传真机

}


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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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