NSArray如何加载基本数据类型

Objective-C与Swift在iOS开发中的应用
本文详细探讨了Objective-C与Swift两种语言在iOS开发领域的应用与区别,包括其语法特点、性能表现及在实际项目中的使用案例。

 举例: 

NSNumber *icon_height;  // 创建NSNumber对象

margin_left1 = [NSNumber numberWithFloat15.0 / 2];  // 将浮点型转换成NSNumber类型的对象


NSArray *array1;

array1 = [NSArray arrayWithObjects:icon_height,nil]; //将浮点型对象放入数组中

float margin_width = [[arrTemp objectAtIndex:0floatValue];  //取出数组中的元素,并将其转换成浮点型

各种数值
NSArray和NSDictionary只能存储对象,而不能直接存储任何基本类型的数据,如int、float 或 struct。但是你可以用对象来封装基本数值。例如,将int型数据封装到一个对象中,然后就可以将这个对象放入NSArray或NSDictionary中了。
1)NSNumber
Cocoa提供了NSNumber类来包装(即以对象形式实现)基本数据类型。
例如以下创建方法:

+ (NSNumber *) numberWithChar: (char) value;
+ (NSNumber *) numberWithInt: (int) value;
+ (NSNumber *) numberWithFloat: (float) value;
+ (NSNumber *) numberWithBool: (BOOL) value;

 

 

将基本类型数据封装到NSNumber中后,就可以通过下面的实例方法重新获取它:

- (char) charValue;
- (int) intValue;
- (float) floatValue;
- (BOOL) boolValue;
- (NSString *) stringValue;

基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电力系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理与实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码与理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
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