Object-c KVC的使用和举例

     如果我们的对象需要使用KVC,必须符合object-c的非正式协议NSKeyValueCoding.我们可以简单的来理解KVC,即所有符合KVC机制的对象都看成一个字典(NSDictionary),对象里面的成员量都是以键值配对的形式存放的,当我们需要为对象存值时,使用“setValue: froKey:”的方法;而当取对象时,使用valueForKey:的方法。

     对于对象中成员量的键值配对,所谓的“键”其实是NSString类型的字符串,他们所对应的值也都是一个id类型的对象。

     定义一个足球运动员类

@interface footballer : NSObject

@property (nonatomic,retain) NSString *name;
//@property (nonatomic,retain) NSMutableArray *members;
@end

@implementation footballer
@synthesize name;
//@synthesize members;

 注:程序中通过@synthesize指令告诉编译器在编译期间产生getter /setter方法

  对于足球运动员的对象,我们如果要知道他的名字,就可以将name作为键来取值,代码如下:

   footballer *aPlayer=[[footballer alloc]init];
   aPlayer.name=@"Rual";
//footballer *bPlayer=[[footballer alloc]init];
//[bplayer.members addObject:aPlayer.name]; NSLog(@"name: %@",[aPlayer valueForKey:@"name"]);

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/haibosoft/p/3654058.html

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方的例子。 简单的平方问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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