iOS 委托代理delegate设计模式

最新推荐文章于 2025-07-02 11:52:09 发布
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本文深入解析代理模式的核心概念，详细阐述了被代理对象如何定义并实现协议方法，代理对象如何调用这些方法，以及如何在实际应用中利用代理模式实现对象间的责任委派。通过具体实例，展示了代理模式在简化接口调用、增加额外功能以及提高代码复用性方面的优势。

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1.被代理对象，定义协议方法。拥有代理对象属性（遵循代理协议）。


2.被代理对象中，代理对象调用协议方法。


3.代理对象中实现协议方法。

iOS设计模式——委托（delegate）例子
12-11
本文将重点关注“委托”（Delegate）设计模式，这是一种常见的模式，用于在对象之间建立通信和协调行为。通过实现委托，一个对象（委托者）可以通知或询问另一个对象（委托对象）来执行特定任务或响应特定事件。 ...
IOS开发中的设计模式汇总
01-05
iOS开发学习中，经常弄不清楚ios的开发模式，今天我们就来进行简单的总结和探讨~ （一）代理模式 应用场景：当一个类的某些功能需要由别的类来实现，但是又不确定具体会是哪个类实现。 优势：解耦合 敏捷原则：开放-...
iOS委托代理(delegate)介绍
m0_37681833的博客
03-30 624
OC是没有多继承的，所以在很多时候，需要使用到协议(protocol)。前面有文章对协议进行了简单的介绍，这里就不多说了。这里说一下一个与协议有关的东西----委托代理（delegate）。 委托代理是指给一个对象提供一个机会，对另一个对象中的变化做出反应，或者响应另一个对象的行为。它的基本思想是两个对象协同解决问题。 委托代理，其实是两个部分，委托和代理，在程序中委托和代理协同处理问题。
iOS Delegate模式
m0_61227789的博客
12-17 1427
本文介绍了iOS中常用的delegate模式
6种iOS开发中常用的设计模式
chenzimin_blog
07-02 882
摘要：本文介绍了iOS开发中常用的六种设计模式及其Objective-C实现方式。包括单例模式（全局唯一实例）、委托模式（对象间通信）、观察者模式（状态变更通知）、工厂方法模式（延迟实例化）、策略模式（算法封装替换）以及MVC模式（未展示）。每种模式都给出了典型应用场景、核心思想及代码示例，如单例模式的dispatch_once线程安全实现、委托模式的协议定义、KVO/NSNotification观察者实现等，帮助开发者理解如何将这些模式应用到实际项目中。
iOS 代理（Delegate）
xiaoxiaobukuang的专栏
08-17 3858
一、代理的特点 准确的说是一种软件设计模式 iOS当中以@protocol形式提现 传递方式一对一 二、代理的基本使用 代理是一种通用的设计模式，在iOS中有特定的语法来实现代理模式，OC语言可以通过@Protocol实现协议。 1、代理组成部分 协议：用来指定代理双方可以做什么，必须做什么。 代理：根据协议，完成委托方需要实现的功能(方法)。 委托：根据协议，指定代理去完成什么功能。 2、协议(Protocol)的概念 从上图中我们可以看到三方之间的关系，在实际应用中通过协议来规定代理双方的行为
设计模式之 delegate 委托模式：Swift 实现
iOS 开发
10-22 314
被委托者持有委托者的引用，被委托者就可以尽情地使用委托者的许多方法，或者重新定义方法应该怎么执行。
iOS开发 -- delegate 设计模式
拾光Blog
08-19 472
当一个类的某些功能需要被别⼈来实现，但是既不明确是些什么 功能，⼜不明确谁来实现这些功能的时候，委托模式就可以派上⽤场。 delegate 设计模式目的是为了降低类之间的耦合性delegate 是用来解耦的，它不再简简单单让目标去执行一个动作使用场景 控件有一些列时间点，控制器可以实现这个代理方法，以便在适当 的时机做适当的事 .h文件@class TouchView;设置代理@protoco
iOS 委托模式（Delegate）
chunqingtai2922的博客
01-12 145
在iOS 开发中， 搞清楚Delegate是需要花些时间的。 Delegate本来是软件架构设计的一种理念。对于像手机这样一个有限的设备，我们需要充分考虑到：内存要尽量省着用； 视图之间的关系要清晰。 如果你所开发的App ，仅仅是一个demo，是体现不出架构优势的。 但当你的App ...
iOS开发设计模式篇第一篇MVC设计模式
我叫柱子哥
07-22 2069
MVC（Model-View-Controller）是一种常见的软件设计模式，旨在将应用程序的逻辑、用户界面和输入进行分离。在iOS开发中，MVC帮助开发者组织代码，提高可维护性和可扩展性，使得项目结构更加清晰。本文将介绍MVC的基本概念、在iOS中的具体实现、优缺点、实践建议，以及其他常见的架构模式。
【iOS 】—— 单例模式，通知模式和代理模式
qq_72437394的博客
07-29 761
单例模式在整个工程中，相当于是全局变量，就是不论在哪里需要用到这个类的实例变量，都可以通过单例方法来取得，一旦创建一个单例类，不论在哪里调用这个单例方法，创建的所有对象都指向同一块内存地址。（即单例类保证了该类的实例对象是唯一存在的一个）存储是以name和object为维度，判断是不是同一个通知要从name和object区分。存储过程并没有做去重操作，这也解释了为什么同一个通知注册多次则响应多次。发送通知使用方法:，或者发送通知，后者默认userInfo为nil// 发送通知。
实例讲解如何在iOS应用开发中使用设计模式中的代理模式
01-04
代理模式是OC中一种常见的设计模式，那么什么是代理模式呢？举个栗子，假设你是一个日发货量过万的淘宝卖家（A），但是每天的派件不可能你本人或者让你的员工去派件，因此你发布了一条信息（B），上面注明各种要求，...
iOS委托模式实例：理解Delegate设计
在iOS开发中，代理模式（Delegate Pattern）是一种非常常用的设计模式，它允许一个对象在内部状态改变时能够通知到其它对象。代理模式在不同的编程语言中有不同的实现，例如在Objective-C和Swift中都有相应的机制来...
用python实现的DBSCAN聚类(一种基于密度的聚类算法)，并且将分布打印在二维平面.zip
08-23
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鲸鱼优化算法(WOA)在机器学习分类、回归及时间序列预测中的应用与MATLAB代码实践 v2.0
08-23
鲸鱼优化算法（WOA）及其在分类、回归和时序预测中的应用。首先简述了WOA的基本原理，即通过模拟鲸鱼的捕食行为来进行全局搜索和局部优化。接着分别讨论了WOA在不同机器学习模型中的应用，如支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、随机森林(RF)、极限学习机(ELM)等多种模型的参数优化，以及在时序预测中与LSTM、GRU等深度学习模型的结合。最后提供了具体的MATLAB代码示例，展示了如何使用WOA优化SVM模型进行分类预测，并强调了代码的通用性和灵活性，便于用户根据自己的数据集进行修改和扩展。 适用人群：对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解优化算法在机器学习中应用的人群。 使用场景及目标：① 提升现有机器学习模型的预测性能；② 学习如何使用WOA优化各种类型的机器学习模型；③ 掌握MATLAB环境下相关模型的代码实现。 其他说明：文中提供的代码为简化版本，实际应用时需根据具体情况调整参数配置和数据预处理步骤。此外，还鼓励读者探索更多优化算法与机器学习模型的组合方式，以应对不同的应用场景。
PLC编程中绝对运动指令的实现与优化(西门子200smart与威纶通触摸屏)
08-23
绝对运动指令 MoveAbsolute 在西门子200smart PLC 和威纶通触摸屏上的实现方法。主要内容涵盖梯形加减速控制、PLS 脉冲指令的手动编写、正反向运动控制、回原点功能以及减速停止功能的具体实现细节。作者分享了在开发过程中遇到的问题及其解决方案，如脉冲丢失、方向切换、回原点搜索模式等，并指出了当前版本存在的不足之处，即不支持超驰功能。 适合人群：PLC 编程初学者、自动化设备开发者、工业控制系统工程师。 使用场景及目标：适用于需要精确控制电机运动的应用场合，如生产线自动化、数控机床等领域。主要目标是帮助读者掌握绝对运动指令的底层实现原理，提高对PLC编程的理解和技术水平。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和注释，有助于读者更好地理解和实践相关技术。同时提醒读者注意实际应用中的潜在问题，如输出口反冲等。
机器人开发教程-ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制
08-23
机器人开发教程——ROS 进行 SLAM 建图和机器人运动控制 环境准备 确保你的开发环境已安装 ROS Noetic 或更高版本，并且安装了适用于 ROS 的 SLAM 和 Moveit2.0 软件包。 创建工作空间和包 mkdir -p ~/catkin_ws/src cd ~/catkin_ws/src catkin_create_pkg my_slam_package std_msgs rospy roscpp cd ~/catkin_ws catkin_make source devel/setup.bash 启动 SLAM 算法 roslaunch my_slam_package slam.launch 保存地图 rosrun map_server map_saver -f my_map 读取地图 在 my_slam_package/launch 目录下创建 map.launch 文件： <launch> <node name="map_server" pkg="map_server" type="map_server" args="my_map.yaml"/> </launch> 启动地图服务器 roslaunch my_slam_package map.launch 控制机器人运动 使用 teleop_twist_keyboard 包控制机器人运动： rosrun teleop_twist_keyboard teleop_twist_keyboard.py 注意事项 确保激光雷达数据正确发布到 /scan 话题。 根据实际机器人调整 SLAM 参数。 在 RViz 中查看地图和机器人位置。
基于阿克曼模型的自动驾驶控制算法仿真测试及学习指南
最新发布
08-23
阿克曼模型在自动驾驶控制算法中的应用，重点讲解了通过ROS平台对阿克曼模型进行仿真测试的方法及其具体实现。文章从阿克曼模型的基本概念出发，逐步探讨其在自动驾驶中的应用场景，特别是路径规划和运动控制方面的作用。接着，通过具体的仿真测试案例展示了如何利用ROS环境扣取阿克曼控制算法模块，验证其准确性和有效性。最后提供了部分代码实现及详细的注释，帮助读者深入理解该算法的工作原理和技术细节。 适合人群：对自动驾驶技术和机器人操作系统（ROS）有一定了解的研究人员、工程师及高校相关专业学生。 使用场景及目标：适用于希望深入了解阿克曼模型在自动驾驶系统中应用的技术人员，旨在提升他们对于车辆转向几何关系的理解能力，掌握基于ROS平台进行算法仿真的技能。 其他说明：随着自动驾驶技术的发展，阿克曼模型作为关键组件之一，在确保车辆行驶安全性和精度方面扮演着越来越重要的角色。因此，本文不仅有助于理论学习，也为实际项目开发提供了宝贵的参考资料。
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