【学习笔记】【oc】copy与mutableCopy

本文介绍了Objective-C中copy和mutableCopy方法的区别,以及@property中的copy关键字的作用。解释了浅复制和深复制的概念,并提供了具体的实现代码。

copy 返回一个不可变的对象;

mutableCopy 返回一个可变的对象;

使用copy方法时 类必须实现:<NSCopying>协议中的-(id)copyWithZone:(NSZone*)zone方法

-(id)copyWithZone:

{

FKDog* dog=[[[self class]allocWithZone:zone]init];

dog.name=self.name;

dog.age=self.age

return dog;

}

子类重写父类的该方法时,必须

-(id)copyWithZone:(NSZone*)zone

{

id obj=[super copy];

...

return obj;

}

使用mutableCopy时 类必须实现<NSMutableCopying>协议

 

浅复制:复制指向对象的指针,而不是对象的内容;

深复制:复制指针所指对象的内容 //一般来说深复制的实现难度要大的多,特别是对象涉及到较多的指针类型的属性时。

 

@property中的setter方法

copy关键字的影响:

该指示符表示,当调用set***方法时(使用点语法本质上也是调用set***方法),程序会使用参数的副本对***实例变量赋值;

 

转载于:https://www.cnblogs.com/stxrong/p/4567285.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MOAMOP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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