pop回指定控制器

//OC
NSArray *array = [NSMutableArray new]; array = self.navigationController.viewControllers; //1、返回指定index的控制器 UIViewController *viewC = [array objectAtIndex:0]; [self.navigationController popToViewController:viewC animated:YES]; //2、 UIViewController *viewc = [UIViewController new]; for (viewc in array) { if ([viewc isKindOfClass:[指定控制器 class]]) { [self.navigationController popToViewController:viewcanimated:YES]; } }

//3、

 [vcArr removeObject:strongSelf];

  [self.navigationController setViewControllers:vcArr animated:NO];

 

 2、Swift

//返回指定界面
let marr = NSMutableArray.init(array:(self.navigationController?.viewControllers)!)
for i in 0..<marr.count {
     let vc = marr[i] as! UIViewController
     let vcName = type(of: vc)
     let PurposeVCName = type(of: 指定控制器名称())
     if "\(PurposeVCName)" == "\(vcName)" {
          self.navigationController?.popToViewController(vc, animated: true)
     }
}
let marr = NSMutableArray.init(array:(self.navigationController?.viewControllers)!)
for i in 0..<marr.count {
    let vc = marr[i] as! UIViewController
    let vcName = type(of: vc)
    let PurposeName = type(of: 指定控制器的后一个控制器名称())
    if "\(PurposeName)" == "\(vcName)" {
       let popVC = self.navigationController?.viewControllers[i-1]
       self.navigationController?.popToViewController(popVC!, animated: true)
    }
}
//将本控制器从导航栏控制器数组中移除,从而返回到跳转到本控制器的控制器
let marr = NSMutableArray.init(array(self.navigationController?.viewControllers)!) let removeArr = NSMutableArray() for i in 0..<marr.count { let vc = marr[i] as! UIViewController let vcName = type(of: vc) let selfName = type(of: self) if "\(selfName)" == "\(vcName)" { removeArr.add(vc) } } if removeArr.count > 0 { for i in 0..<removeArr.count { let vc = removeArr[i] as! UIViewController marr.remove(vc) } } let array : NSArray = marr self.navigationController?.viewControllers = array as! [UIViewController]

 

转载于:https://www.cnblogs.com/HMJ-29/p/6768574.html

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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