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数据持久化

Sun, 03 Sep 2023 00:00:00 GMT

前言

iOS中的永久存储，也就是在关机重新启动设备，或者关闭应用时，不会丢失数据。
在实际开发应用时，往往需要持久存储数据的，这样用户才能在对应用进行操作后，再次启动能看到自己更改的结果与痕迹。

我在开发中所使用的数据持久化的三种方式:

归档，解档

NSUserDefault

SQLite-FMDB

iOS应用的沙盒结构

前言:
处于安全考虑,iOS系统的沙盒机制规定每个应用都只能访问当前沙盒目录下面的文件(也有例外，比如在用户授权情况下访问通讯录，相册等).
由于iOS中应用的数据存储是沙盒机制，因此读取和写入文件，我们需要调用C函数 “ NSSearchPathForDirectoriesInDomains（）” 来查找各种目录.

主要路径

这里我介绍iOS应用沙盒下比较重要的几个路径:

Documents 作用:您应该将所有的应用程序数据文件写入到这个目录下。这个目录用于存储用户数据。该路径可通过配置实现iTunes共享文件。可被iTunes备份。

Library

Preferences 目录：包含应用程序的偏好设置文件。您不应该直接创建偏好设置文件，而是应该使用NSUserDefaults类来取得和设置应用程序的偏好。
Caches 目录：用于存放应用程序专用的支持文件，保存应用程序再次启动过程中需要的信息。

tmp 作用:这个目录用于存放临时文件，保存应用程序再次启动过程中不需要的信息。该路径下的文件不会被iTunes备份。

获取各个路径

归档,解档

归档(archiving)也是指另一种形式的序列化。但强大的一点是，它是任何对象都可以实现的更常规的储存数据类型；
如果要将各种类型的对象存储到文件中，而不仅仅是字符串、数组、字典类型，利用NSKeyedArchiver类创建带健（keyed）的档案来完成将非常灵活.
在带健的档案中，会为每个归档对象提供一个名称，即健（key）。根据这个key可以从归档中检索该对象。这样，就可以按照任意顺序将对象写入归档并进行检索。另外，如果向类中添加了新的实例变量或删除了实例变量，程序也可以进行处理.
待归档的自定义对象需要遵循NSCoding协议。

使用

注意:

iOS13前后的归档解档使用不同的API.

iOS13之前

归档解档的代码

iOS13之后

归档解档的代码

NSUserDefault

NSUserDefaults用来存储用户设置系统配置等一些小的数据。
因为数据是明文存储在 plist 文件中，不安全，即使只是修改一个 key 都会 load 整个文件，数据多加载慢(IO 内存)，不适合存储大量数据。
它是单例的，也是线程安全的，是以键值对 key-value 的形式保存在沙盒中
存储路径为：沙盒路径的Library——>Preferences文件夹中,相当于全局的变量.

支持的数据类型有NSString、 NSNumber、NSDate、 NSArray、NSDictionary、BOOL、NSInteger、NSFloat等系统定义的数据类型，如果要存放其他数据类型或者自定义的对象（如自定义的类对象），则必须将其转换成NSData存储。即使对象是NSArray或NSDictionary，他们存储的类型也应该是以上范围包括的。

在进行自定义对象的归档时需要实现NSCoding协议，不实现协议方法则抛出异常，类似于序列化与反序列话，获得的对象都是不一致的。

NSUserDefaults返回的值是不可改变的，即使存储的时候是可变的值。对相同的Key赋值约等于一次覆盖。

得到偏好设置的单例对象

储存数据的几个方法

得到数据的几个方法

移除数据

立即写入-synchronize

NSUserDefaults是定时把缓存中的数据写入磁盘的，而不是即时写入，为了防止在写完NSUserDefaults后程序退出导致的数据丢失，可以在写入数据后使用synchronize强制立即将数据写入磁盘：

SQLite-FMDB

什么是FMDB

iOS中使用C语言函数对原生SQLite数据库进行增删改查操作，复杂麻烦，于是，就出现了一系列将SQLite API封装的库，如FMDB。 FMDB是针对libsqlite3框架进行封装的三方框架，它以OC的方式封装了SQLite的C语言的API，使用步骤与SQLite相似。

FMDB的优点是：

使用时面向对象，避免了复杂的C语言代码

对比苹果自带的Core Data框架，更加轻量级和灵活

提供多线程安全处理数据库操作方法，保证多线程安全跟数据准确性

主要类型

FMDatabase：一个FMDatabase对象代表一个单独的SQLite数据库，通过SQLite语句执行数据库的增删改查操作 FMResultSet：使用FMDatabase对象查询数据库后的结果集 FMDatabaseQueue：用于多线程操作数据库，它保证线程安全

FMDB使用方式：

GitHub中下载FMDB，将文件导入工程中

导入libsqlite3.0框架，导入头文件FMDatabase.h

创建数据库路径，创建数据库，操作前开启数据库，构建操作SQLite语句，数据库执行增删改查操作，操作完关闭数据库

接下来介绍FMDB的基本操作:

Insert

Delete

Update

Select

接下来看看具体使用

首先创建一个类 Student

然后在ViewController中添加两个属性:

接下来执行FMDB操作

增删改查:

FMDB的事务

事务定义： 事务(Transaction)是并发操作的基本单位，是指单个逻辑工作单位执行的一系列操作序列，这些操作要不都成功，要不就不成功，事务是数据库维护数据一致性的单位，在每个事务结束时，都能保证数据一致性与准确性，通常事务跟程序是两个不同的概念，一个程序中包含多个事务，事务主要解决并发条件下操作数据库，保证数据

事务特征：

原子性（Atomic）：事务中包含的一系列操作被看作一个逻辑单元，这个逻辑单元要不全部成功，要不全部失败一致性（Consistency）：事务中包含的一系列操作，只有合法的数据被写入数据库，一些列操作失败之后，事务会滚到最初创建事务的状态隔离性（Isolation）：对数据进行修改的多个事务之间是隔离的，每个事务是独立的，不应该以任何方式来影响其他事务持久性（Durability）事务完成之后，事务处理的结果必须得到固化，它对于系统的影响是永久的，该修改即使出现系统固执也将一直保留，真实的修改了数据库

如何在项目中使用事务操作SQLite

单链表

Sun, 03 Sep 2023 00:00:00 GMT

链表是什么

我的理解:

链表是一种常见的基础数据结构，是一种线性表.

链表并不会按线性的顺序存储数据而是采用动态分配存储单元方式，在每一个节点(Node)储存数据,并保存下一个节点.

链表能够有效地节省存储空间（同数组比较）。

链表的存在解决了什么问题

我的理解:

我们之前已经接触了数组，感到数组已经是万能的数据存储位置了，但是，如果我们一直使用比较复杂的数据（也就是比较多的数据时），我就会很反感，因为对于数组这种数据结构，在使用之前，一定要对其大小进行一番定义，这样一来，它的存储空间在数据处理过程中显得极为不方便，因为谁也不想对将要处理的数据做一个空间的预算，并且还要让其空间足够大，这样才能满足储存数据的要求（但是如果分配的太多，就会浪费内存），上面的一切都证明使用数组需要注意的东西真的很多很多，这样一来，我们就开始说说链表，链表也是一种数据结构，它弥补了数组带来的诸多不便，让我们可以任意为一些数据进行空间的分配，根据需要进行内存单元的开辟。

具体实现

节点(Node)

一个链表就是一串节点(Node),每个节点的作用有二: 一是储存数据,并且一个链表储存相同类型的数据,不同链表储存的数据可以不同; 二是储存下一个节点,当下一个位置没有数据,即当前数据是最后一个数据时,节点保存的下一个节点为空.

这里我先创建一个叫Node的类,同时也是泛型,并重写description.

完成这个类的创建之后,在main.swift文件里写以下代码可以检测创建的Node类是否达到了我们对节点的功能要求:

链表(LinkedList)

我们又遇到一个新问题：如果我有很多个数据，并且要把他们储存在节点（Node）中，如果我用上诉方法创建链表将会是灾难性的，并且没有任何方法让我对其进行管理。那么接下来我就会用一个结构体LinkedList来解决这个问题。

完成链表的基础

我们把LinkedList定义为 Struct 类型，同时也是泛型。重写description方法,这样可以在输出的时候更有利于链表的透明化。

head是第一个元素；tail是最后一个元素。另外添加了isEmpty(), length()方法，方便后续使用。

对链表进行操作

这里我们定义3种添加元素的方法：

push(): 在链表的头结点前面添加元素;

append(): 在链表的尾节点后面添加元素;

insert(after:): 在某个节点后面添加元素。

移除元素

这里我们定义与添加元素对应的移除方法:

pop(): 移除链表第一个元素,并将 head 指向第二个元素;

removeLast(): 移除链表的最后一个元素;

remove(at:): 移除索引值节点的元素.

总结

本文简单实现了链表. 目前添加和移除元素的方法比较少, 如果有兴趣的话, 可以添加更多的方法, 例如 append 一个链表, insert 一个链表等等.

关于 Apple 给 Swift 写的链表实现,可以看本篇最后推荐的文章,这里就不多赘述.

本文的许多点来自于网络,我将我推荐的文章放在这里: 【数据结构与算法 - Swift 实现】02 - 链表 Swift 链表 LinkedList

栈

Sun, 03 Sep 2023 00:00:00 GMT

什么是栈?

栈（stack）又名堆栈，它是一种运算受限的线性表。限定仅在表尾进行插入和删除操作的线性表。这一端被称为栈顶，相对地，把另一端称为栈底。

向一个栈插入新元素又称作进栈、入栈或压栈，它是把新元素放到栈顶元素的上面，使之成为新的栈顶元素；从一个栈删除元素又称作出栈或退栈，它是把栈顶元素删除掉，使其相邻的元素成为新的栈顶元素。

对四则运算的算法实现

问题描述: 设计一个程序，演示用算符优先法对算术表达式求值的过程。利用算符优先关系，实现对算术四则混合运算表达式的求值。
（1）输入的形式：表达式，例如’2(3+4)#, 包含的运算符只能有’+’ 、‘-’ 、’’ 、‘/’ 、‘(’、 ‘)’，“#”代表输入结束符；
（2）输出的形式：运算结果，例如2*(3+4)=14；
（3）程序所能达到的功能：对表达式求值并输出。

力扣经典题

Sun, 03 Sep 2023 00:00:00 GMT

收录我认为对我的算法学习较为有帮助的算法题。
题解来自于力扣、代码随想录、爱饲养的程序员等发布的文章。

19. 删除链表的倒数第 N 个结点

双指针

24. 两两交换链表中的节点

迭代算法

递归算法

27.移除元素

快慢指针

59.螺旋矩阵II

循环填充

142.环形链表II

龟兔赛跑算法（快慢指针）

160.相交链表

双指针

169.多数元素

Boyer-Moore 投票算法

203.移除链表元素

双指针

206.反转链表

递归算法

双指针算法

209.长度最小的子数组

滑动窗口

253.会议室II

题目描述

题解

最小堆

CPU渲染和GPU渲染

Sun, 03 Sep 2023 00:00:00 GMT

什么是渲染

渲染是使用计算机应用程序从 2D 或 3D 模型生成最终图像的过程。渲染过程就像一幅画的最终着色。最初，这幅画从简单的素描开始，当艺术家为画作添加颜色和纹理时，它最终变得栩栩如生。类似地，在渲染中，原始模型被赋予所有微小的细节，例如纹理、光照和摄像机角度，直到我们得到最终输出。

所以，让我们先看看基于 CPU 和 GPU 的渲染是什么，然后我们将讨论区分它们的特性。

什么是 CPU 与 GPU ？

CPU 代表中央处理单元（Central Processing Unit），也称为中央处理器、主处理器或简称处理器。CPU 是处理指令的计算机的主要组件。它运行计算、操作、运行程序，包括渲染。CPU 不断地接收来自用户或活动软件程序的输入，然后处理数据并产生输出，这些输出可以由应用程序存储或显示在屏幕上。

相比之下，图形处理单元（Graphics Processing Unit），即 GPU，已经成为最关键的计算技术，是微处理器的一种。GPU 有数千个以相对较低的时钟速度运行的小内核。在这种情况下，正是这些核心的数量让 GPU 能够提供强大的渲染性能。GPU专为并行处理而设计，用于广泛的应用程序，加速图形的渲染。

CPU渲染

CPU渲染一般被认为是传统的图像渲染方式。CPU渲染依赖于计算机的中央处理器（CPU），它比GPU渲染有更多的内存，可以使用你系统的RAM和磁盘空间，CPU渲染方式的重点在于处理照明、材料和其他计算流程来产生渲染图像，这个过程需要进行复杂的计算，因此，CPU渲染对于算力的要求比较高。

CPU 渲染的优点在于对场景的光照和相机的观察角度的处理比较精细，可以呈现出非常真实的光影效果，因此 CPU 渲染也常常被用于创作高端的影视、动画等特效。

而CPU渲染的缺点就在于它的计算能力是有限的，只能在单线程执行渲染任务。一旦要处理大规模场景、大量多边形、复杂材质和纹理时，CPU的计算速度就会变得十分缓慢。而这也是为什么在制作3D动画电影时，仅渲染一个5-10秒的场景都可能需要数天甚至数周时间的原因所在。

GPU渲染

GPU渲染则是利用了图形处理器（GPU）的硬件加速器来完成的，所以GPU渲染能够做到的是快速地进行渲染处理，同时也能够处理大规模场景、大量多边形、复杂材质和纹理等高强度的3D渲染任务，其渲染速度远比CPU快得多。

然而GPU渲染的特点在于，它能够进行大规模的并行处理，这代表着它可以同时处理多项渲染任务。但渲染速度又要比CPU高效很多，它让3D渲染的用户能够快速地预览并修改设计，从而增加各种创意的实验机会，这就是为什么现今许多电脑游戏和应用程序都需要GPU支持的原因。

而且，层次化的渲染算法很适用于GPU的并行处理结构，这就让很多GPU制造商将基于GPU的渲染器集成到他们的图形卡产品中，可以称之为“GPU着色器”。这种GPU加速的3D渲染技术比传统的CPU渲染更快、也更节省能源、更智能，而且在处理大型场景的时候也不会影响系统的运行速度。

不过需要注意的是，GPU渲染的优势在于针对较大场景的3D渲染处理，它相比CPU渲染来说，在精度方面会有所下降。

GPU 有数千个以相对较低的时钟速度运行的小内核。在这种情况下，正是这些核心的数量让 GPU 能够提供强大的渲染性能。GPU 本质上被设计为以并行方式运行任务。这使它们比 CPU 更具优势，因为渲染是一项通常涉及许多元素的任务。因此，GPU 以其极快的渲染时间而闻名。

快速渲染允许 GPU 实时处理图形，这就是为什么您会发现现代视频游戏使用 GPU 运行起来更加流畅。与游戏行业一起，GPU 已经彻底改变了加密、大数据、人工智能和机器学习领域。

GPU 渲染在许多领域逐渐普及，正在挑战传统的 CPU 渲染系统。Autodesk 的 Arnold 推出了他们的GPU 渲染引擎，认识到其巨大潜力。

尽管对差异的概述有助于更清楚地了解每个系统，但 CPU 和 GPU 的各种独特功能也值得了解。