C#索引器

本文介绍了C#中的索引器概念及其实现方式。通过一个泛型类的例子展示了如何定义和使用索引器,包括get和set访问器的具体用法。此外还探讨了索引器的灵活性和重载特性。

索引器允许类或结构的实例按照与数组相同的方式进行索引。索引器类似于属性,不同之处在于它们的访问器采用参数。

在下面的示例中,定义了一个泛型类,并为其提供了简单的 getset 访问器方法(作为分配和检索值的方法)。Program 类为存储字符串创建了此类的一个实例。

 

 

ExpandedBlockStart.gif 代码
class  SampleCollection < T >
{
    
private  T[] arr  =   new  T[ 100 ];
    
public  T  this [ int  i]
    {
        
get
        {
            
return  arr[i];
        }
        
set
        {
            arr[i] 
=  value;
        }
    }
}

//  This class shows how client code uses the indexer
class  Program
{
    
static   void  Main( string [] args)
    {
        SampleCollection
< string >  stringCollection  =   new  SampleCollection < string > ();
        stringCollection[
0 =   " Hello, World " ;
        System.Console.WriteLine(stringCollection[
0 ]);
    }
}

 

 

索引器概述
  • 索引器使得对象可按照与数组相似的方法进行索引。

  • get 访问器返回值。set 访问器分配值。

  • this 关键字用于定义索引器。

  • value 关键字用于定义由 set 索引器分配的值。

  • 索引器不必根据整数值进行索引,由您决定如何定义特定的查找机制。

  • 索引器可被重载。

  • 索引器可以有多个形参,例如当访问二维数组时。

转载于:https://www.cnblogs.com/jhxk/articles/1896568.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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