自定义迭代器使用foreach

本文介绍如何自定义一个可以使用foreach进行遍历的集合类,并实现了IEnumerator和IEnumerable接口,以便于使用Linq进行操作。

foreach遍历集合好处很多,因为.net framework在foreach中已经做了try...catch和dispose的操作。那么如果想自定义一个集合并且该集合能使用foreach来遍历,一般做法是实现System.Collections.IEnumerable和System.Collections.IEnumerator接口。其实只要在集合类中实现无参数的返回IEnumerator的GetEnumerator方法就可以了。如下面代码

复制代码
 1 public class MyList
2 {
3 private string[] list=null;
4 public MyList(string[] sArg)
5 {
6 list = sArg;
7 }
8 public int Count{get{return list.Length;}}
9 public IEnumerator GetEnumerator()
10 {
11 return new MyListEnumerator(list);
12 }
13 }
14
15 public class MyListEnumerator:IEnumerator
16 {
17 private string[] list=null;
18 private int index=-1;
19
20 public MyListEnumerator(string[] sArg)
21 {
22 list = sArg;
23 }
24
25 public string Current{get{return list[index];}}
26 public bool MoveNext()
27 {
28 bool result = false;
29 if(index+1<list.Length)
30 {
31 ++index ;
32 result=true;
33 }
34 return result;
35 }
36 }
复制代码

这样MyList就可以通过foreach来遍历了。如果要用Linq那么MyList就要实现IEnumerable接口了。

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本文转自^_^肥仔John博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/fsjohnhuang/archive/2011/12/22/2297882.html,如需转载请自行联系原作者

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,减运算进行局部开发,通过数学优化器速函数(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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