Method Swizzling

本文深入探讨了Objective-C中MethodSwizzling的概念及其应用,通过实例展示了如何利用这一技术交换方法实现,解决类扩展时的实现调用问题。详细介绍了MethodSwizzling的原理、操作步骤,并通过代码示例演示了如何在Category中添加方法并交换实现,最终通过运行时方法实现了对原始方法的调用。

swizzle英文解释为:(用酒棒等)搅合;那么Method Swizzling可以翻译为”方法交换”

方法由两个部分组成。Selector相当于一个方法的id;IMP是方法的实现。这样分开的一个便利之处是selector和IMP之间的对应关系可以被改变。比如一个 IMP 可以有多个 selectors 指向它。

而 Method Swizzling 可以交换两个方法的实现。或许你会问“什么情况下会需要这个呢?”。我们先来看下Objective-C中,两种扩展class的途径。首先是 subclassing。你可以重写某个方法,调用父类的实现,这也意味着你必须使用这个subclass的实例,但如果继承了某个Cocoa class,而Cocoa又返回了原先的class(比如 NSArray)。这种情况下,你会想添加一个方法到NSArray,也就是使用Category。99%的情况下这是OK的,但如果你重写了某个方法,就没有机会再调用原先的实现了。

Method Swizzling 可以搞定这个问题。你可以重写某个方法而不用继承,同时还可以调用原先的实现。通常的做法是在category中添加一个方法(当然也可以是一个全新的class)。可以通过method_exchangeImplementations这个运行时方法来交换实现。来看一个demo,这个demo演示了如何重写addObject:方法来记录每一个新添加的对象。

NSArray+Swizzle.h文件代码

#import <Foundation/Foundation.h>

@interface NSArray (Swizzle)

-(id)myLastObject;

@end

NSArray+Swizzle.m文件代码

#import "NSArray+Swizzle.h"

@implementation NSArray (Swizzle)

-(id)myLastObject{

    id ret=[self myLastObject];
    NSLog(@"This is myLastObject of wflytoc");
    return ret;
}

@end

main.m文件代码

#import <Foundation/Foundation.h>
#import "NSArray+Swizzle.h"
#import <objc/runtime.h>

int main(int argc, const char * argv[]) {
    @autoreleasepool {
        Method ori_Mthod=class_getInstanceMethod([NSArray class], @selector(lastObject));
        Method my_Mthod=class_getInstanceMethod([NSArray class], @selector(myLastObject));
        method_exchangeImplementations(ori_Mthod, my_Mthod);

        NSArray *array=@[@"1",@"2",@"3"];
        NSString *string=[array lastObject];
        NSLog(@"last object is %@",string);
    }
    return 0;
}

结果:

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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