基本结构的数组 NSArry NSMutableArray

本文详细介绍了如何使用Objective-C中的NSArry和NSMutableArray进行苹果对象操作,包括数组的初始化、添加、删除、交换元素及逆序遍历等基本功能。
// 基本结构的数组 NSArry NSMutableArray
        
        Dog *dog = [[Dog alloc]init];
        NSLog(@"%@", dog);
        // 数组元素可以是任何对象,数组中装有元素的地址
        NSArray *array = [[NSArray alloc]initWithObjects:@"one one",@"bb",@"cc", dog, nil];
        // 遍历打印数组的每一个元素(当单词多于一个时,打印的字符串会有“”)
        // 直接打印打印的是数组中的每一个元素(重写了description)
        NSLog(@"%@", array);
        // 枚举器法遍历
        NSEnumerator *enumerator = [array objectEnumerator];
        id obj;
        while (obj = [enumerator nextObject]) {
            NSLog(@"%@", obj);
        }
        // 快速枚举法遍历
        for (id obj in array) {
            NSLog(@"%@", obj);
        }
        // 使用I值遍历
        //NSUInteger length = [array count];
        obj = [array objectAtIndex:2];
        NSLog(@"%@", obj);
        
        NSInteger i ;
        for (i = 0; i < [array count]; i++) {
            NSLog(@"%@", [array objectAtIndex:i]);
        }
        
         可变数组NSMutableArray
        NSMutableArray *array = [[NSMutableArray alloc]init];
         添加元素
        [array addObject:@"one"];
        [array addObject:@"two"];
        [array addObject:@"three"];
        // 删除元素
        // 1,删除指定字符串
         [array removeObject:@"one"];//和上面One是相同的,若创建的字符串形同,则是同一个对象,再删除其他的对象时,要传入的是地址
        // 2,删除指定位置的字符串
        [array removeObjectAtIndex:1];
        // 3,交换两个元素的位置(0 和 2)
        [array exchangeObjectAtIndex:0 withObjectAtIndex:2];
        // 和NSarray一样进行遍历(在枚举过程不可以进行字符串的删除)
        // m枚举逆序遍历是可修改
        NSEnumerator *em = [array objectEnumerator];
        NSString *str ;
        while (str = [em nextObject]) {
            [array removeLastObject];
        }
        
        //在逆序遍历时可以修改
        NSEnumerator *em = [array reverseObjectEnumerator];
        NSString *str ;
        while (str = [em nextObject]) {
                    [array removeLastObject];
               }
        
        NSString *str = @"i am a so bad man";
        // 以单词为单位逆序输出(分割字符串)
        NSArray *array = [str componentsSeparatedByString:@" "];
        // 1,初始化
        NSMutableArray *mutableArray = [[NSMutableArray alloc]init];
        
        NSEnumerator *em = [array reverseObjectEnumerator];
        
        NSString *obj;
        while (obj = [em nextObject]) {
            [mutableArray addObject:obj];
        }
        // 连接字符串
        NSString *newstring = [mutableArray componentsJoinedByString:@"@"];
        NSLog(@"%@", newstring);
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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