cari
Rumahpembangunan bahagian belakangC++Bagaimanakah Kovarian Generik dan Kontravarian C# 4.0 Meningkatkan Fleksibiliti Tugasan Jenis?

How Does C# 4.0's Generic Covariance and Contravariance Enhance Type Assignment Flexibility?

c# 4.0 Kerjasama genetik dan penyongsang

C# 4.0 memperkenalkan sokongan untuk kolaborasi genetik dan penyongsang, yang menjadikan silsilah jenis generik lebih fleksibel. Dalam versi awal C#, cuba

untuk menetapkan

ke List<string></string> akan menyebabkan ralat pengkompil, walaupun List<object></object> dapat menampung sebarang objek yang boleh ditukar kepada rentetan. List<string></string>

Untuk menyelesaikan masalah ini, C# 4.0 membolehkan jenis varian output (seperti

) untuk menyelaras, dan jenis varian input (seperti IEnumerable<t></t>) terbalik. Action<t></t>

kerjasama

Penyelarasan membolehkan satu jenis digunakan sebagai alternatif kepada jenis lain dalam struktur hierarki warisan. Sebagai contoh,

boleh diberikan kepada

, kerana rentetan adalah objek. Ini kerana List<string></string> diisytiharkan , menunjukkan bahawa ia hanya boleh mengeluarkan nilai jenis T. Oleh itu, selagi hanya digunakan untuk nilai bacaan, ia adalah selamat untuk menggunakannya sebagai List<object></object>. IEnumerable<t></t> IEnumerable<out t></out> terbalik List<string></string> List<object></object>

Disposter membolehkan satu jenis digunakan sebagai alternatif kepada jenis lain dalam struktur hierarki warisan. Sebagai contoh,

boleh diberikan kepada , kerana objek boleh menerima rentetan sebagai parameter. Ini kerana diisytiharkan , menunjukkan bahawa ia hanya boleh menerima nilai jenis T. Oleh itu, selagi hanya digunakan untuk menghantar nilai, selamat menggunakannya sebagai

.

Action<object></object> Melaksanakan butiran Action<string></string> Action<t></t> Action<in t></in> Dalam C# 4.0, varians dicapai menggunakan sokongan kolaboratif dan songsang CLR. Ini menjadikan C# 4.0 menyokong varians tanpa menjejaskan jenis keselamatan. Action<object></object> Action<string></string> Apabila pengisytiharan jenis generik adalah ubah bentuk output atau ubah bentuk input, pengkompil menghasilkan kod IL tambahan untuk memeriksa varians parameter jenis semasa runtime. Ini memastikan bahawa koordinasi dan pembalik digunakan dengan cara yang selamat.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Kovarian Generik dan Kontravarian C# 4.0 Meningkatkan Fleksibiliti Tugasan Jenis?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn
C# vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanC# vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanMay 04, 2025 am 12:03 AM

Perbezaan utama antara C# dan C ialah sintaks, pengurusan memori dan prestasi: 1) C# sintaks adalah moden, menyokong Lambda dan Linq, dan C mengekalkan ciri -ciri C dan menyokong templat. 2) C# secara automatik menguruskan memori, C perlu diuruskan secara manual. 3) Prestasi C lebih baik daripada C#, tetapi prestasi C# juga dioptimumkan.

Membina Aplikasi XML dengan C: Contoh PraktikalMembina Aplikasi XML dengan C: Contoh PraktikalMay 03, 2025 am 12:16 AM

Anda boleh menggunakan perpustakaan TinyXML, PuGixML, atau libxml2 untuk memproses data XML dalam C. 1) Parse XML Files: Gunakan kaedah DOM atau SAX, DOM sesuai untuk fail kecil, dan SAX sesuai untuk fail besar. 2) Menjana fail XML: Tukar struktur data ke dalam format XML dan tulis ke fail. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diuruskan dan dimanipulasi dengan berkesan.

XML di C: Mengendalikan struktur data kompleksXML di C: Mengendalikan struktur data kompleksMay 02, 2025 am 12:04 AM

Bekerja dengan struktur data XML di C boleh menggunakan perpustakaan TinyXML atau PugixML. 1) Gunakan perpustakaan PugixML untuk menghuraikan dan menghasilkan fail XML. 2) Mengendalikan elemen XML bersarang kompleks, seperti maklumat buku. 3) Mengoptimumkan kod pemprosesan XML, dan disyorkan untuk menggunakan perpustakaan yang cekap dan parsing streaming. Melalui langkah -langkah ini, data XML dapat diproses dengan cekap.

C dan prestasi: di mana ia masih menguasaiC dan prestasi: di mana ia masih menguasaiMay 01, 2025 am 12:14 AM

C masih menguasai pengoptimuman prestasi kerana pengurusan memori peringkat rendah dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat diperlukan dalam pembangunan permainan, sistem transaksi kewangan dan sistem tertanam. Khususnya, ia ditunjukkan sebagai: 1) dalam pembangunan permainan, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya bahasa pilihan untuk pembangunan enjin permainan; 2) Dalam sistem transaksi kewangan, kelebihan prestasi C memastikan latensi yang sangat rendah dan throughput yang tinggi; 3) Dalam sistem tertanam, pengurusan memori peringkat rendah C dan keupayaan pelaksanaan yang cekap menjadikannya sangat popular dalam persekitaran yang terkawal sumber.

Rangka Kerja C XML: Memilih yang sesuai untuk andaRangka Kerja C XML: Memilih yang sesuai untuk andaApr 30, 2025 am 12:01 AM

Pilihan kerangka C XML harus berdasarkan keperluan projek. 1) TinyXML sesuai untuk persekitaran yang terkawal sumber, 2) PugixML sesuai untuk keperluan berprestasi tinggi, 3) Xerces-C menyokong pengesahan XMLSchema kompleks, dan prestasi, kemudahan penggunaan dan lesen mesti dipertimbangkan ketika memilih.

C# vs C: Memilih bahasa yang sesuai untuk projek andaC# vs C: Memilih bahasa yang sesuai untuk projek andaApr 29, 2025 am 12:51 AM

C# sesuai untuk projek yang memerlukan kecekapan pembangunan dan keselamatan jenis, manakala C sesuai untuk projek yang memerlukan prestasi tinggi dan kawalan perkakasan. 1) C# menyediakan koleksi sampah dan LINQ, sesuai untuk aplikasi perusahaan dan pembangunan Windows. 2) C dikenali dengan prestasi tinggi dan kawalan asasnya, dan digunakan secara meluas dalam pengaturcaraan permainan dan sistem.

Cara Mengoptimumkan KodCara Mengoptimumkan KodApr 28, 2025 pm 10:27 PM

Pengoptimuman kod C boleh dicapai melalui strategi berikut: 1. Menguruskan memori secara manual untuk penggunaan pengoptimuman; 2. Tulis kod yang mematuhi peraturan pengoptimuman pengkompil; 3. Pilih algoritma dan struktur data yang sesuai; 4. Gunakan fungsi inline untuk mengurangkan overhead panggilan; 5. Memohon template metaprogramming untuk mengoptimumkan pada masa penyusunan; 6. Elakkan penyalinan yang tidak perlu, gunakan semantik bergerak dan parameter rujukan; 7. Gunakan Const dengan betul untuk membantu pengoptimuman pengkompil; 8. Pilih struktur data yang sesuai, seperti STD :: vektor.

Bagaimana untuk memahami kata kunci yang tidak menentu di C?Bagaimana untuk memahami kata kunci yang tidak menentu di C?Apr 28, 2025 pm 10:24 PM

Kata kunci yang tidak menentu dalam C digunakan untuk memaklumkan pengkompil bahawa nilai pembolehubah boleh diubah di luar kawalan kod dan oleh itu tidak dapat dioptimumkan. 1) Ia sering digunakan untuk membaca pembolehubah yang boleh diubahsuai oleh perkakasan atau program perkhidmatan mengganggu, seperti keadaan sensor. 2) Tidak menentu tidak dapat menjamin keselamatan multi-thread, dan harus menggunakan kunci mutex atau operasi atom. 3) Menggunakan tidak menentu boleh menyebabkan prestasi sedikit berkurangan, tetapi memastikan ketepatan program.

See all articles

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat

Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

SecLists

SecLists

SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi baharu

SublimeText3 Linux versi terkini