枚举

本文详细介绍了C#中的枚举类型,包括其定义、使用方法及注意事项。枚举是一种特殊的值类型,用于为一组整数值定义固定的常量名称。文章通过示例展示了如何定义枚举并指定基础类型。

枚举(enum)是值类型的一种特殊形式,它从System.Enum继承而来,并为基础类型的值提供替代名称。枚举类型有名称、基础类型和一组字段。基础类型必须是一个除char 类型外的内置的有符号(或无符号)整数类型(如Byte、Int32或UInt64)。也可以说,枚举类型是一组常量的集合。

1、定义:Enum....{E}

枚举元素的默认基础类型为int。默认情况下,第一个枚举数的值为0,后面每个枚举数的值依次递增1。例如:

  enum meiju://枚举是常量的集合,一般冒号后面不指定数据类型

        {

        one=3, //枚举里面有默认的索引,也可以指定;如索引3,但在控制台中不起作用;

        two=6,

        three,//用逗号隔开

        four=two,//如果等于之前的一个常量,那么就等于这个常量;最后一行的逗号可省略

        }      

        static void Main(string[] args)

        {

            Console.WriteLine(meiju.one);

            Console.ReadLine();

2、用法:

   枚举也可以指定数据类型,一般不指定。

在定义枚举类型时,可以选择基类型,但可以使用的基类型仅限于long、int、short和byte。例如:

如: enum meiju:int

3、注意:数字不能单独放在枚举里面执行,系统会判错,主要是约束字符串;

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace 枚举类型
{
    class Program
    {
        enum meiju//枚举类型只支持值类型
        {
            one=3,//不是赋值,是指向索引,3号索引是one
            two=6,//6号索引是two这个常量
            three,
            four=two,//逗号可以省略
            //若一个常量等于之前的一个常量,那么就是等于这个常量
        }
        enum meiju1//两个枚举之间没有任何关系
        {
            one=1,
            two=2,
            three,
            four=three,
        }
        static void Main(string[] args)
        {
            //结构体:定义下一组变量

            //枚举类型:定义一组常量

            //定义:Enum ...{}
            //枚举类型中的等号是指向索引
            Console.WriteLine(meiju.one);
            Console.WriteLine(meiju.four);

            Console.ReadLine();
        }
    }
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/fengsantianya/p/5493649.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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