博客
关于我
委托、lambda表达式和事件(二)
阅读量:285 次
发布时间:2019-03-01

本文共 1158 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

Lambda表达式

Lambda表达式是一种匿名函数,在C#中用于定义方法或代替传统的委托。它简化了代码结构,特别适用于处理简单的操作或对特定参数进行操作时。

Lambda表达式的基本用法

Lambda表达式的语法简洁,左侧是参数列表,右侧是方法操作的实现代码。例如:

Func
lambda = param => { param += ", middle part,"; param += " and this was added to the string."; return param;};

这个例子定义了一个接受字符串参数的lambda表达式,通过在参数上拼接字符串并返回结果。

Lambda表达式的参数定义方式

Lambda表达式的参数定义方式非常灵活,具体取决于委托的参数类型。以下是几种常见情况:

  • 单个参数

    Func
    oneParam = s => String.Format("change uppercase {0}", s.ToUpper());Console.WriteLine(oneParam("test"));
  • 多个参数

    Func
    twoParams = (x, y) => x * y;Console.WriteLine(twoParams(3, 2));
  • 明确参数类型

    Func
    twoParamsWithTypes = (double x, double y) => x * y;Console.WriteLine(twoParamsWithTypes(4, 2));
  • 明确参数类型有助于解决编译时的歧义问题,确保委托能够正确匹配。

    闭包与匿名类

    Lambda表达式可以访问其所在上下文中的变量,形成闭包。这种机制在匿名类中尤为常见。例如:

    public class AnonymousClass{    private int someVal;    public AnonymousClass(int someVal)    {        this.someVal = someVal;    }    public int AnonymousMethod(int x)     {        return x + someVal;    }}

    使用lambda表达式调用该方法时,会自动创建匿名类实例,并将参数传递给方法。

    注意事项

    • 闭包的危险性:闭包会访问外部变量,可能导致意外修改或引用,需谨慎使用。
    • 性能考量:闭包可能影响性能,特别是在频繁调用或高并发场景下。

    通过合理使用lambda表达式,可以简化代码并提升开发效率。

    转载地址:http://duco.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV中的监督学习
    查看>>
    opencv中读写视频
    查看>>
    OpenCV中遇到Microsoft C++ 异常 cv::Exception
    查看>>
    opencv之cv2.findContours和drawContours(python)
    查看>>
    opencv之namedWindow,imshow出现两个窗口
    查看>>
    opencv之模糊处理
    查看>>
    Opencv介绍及opencv3.0在 vs2010上的配置
    查看>>
    OpenCV使用霍夫变换检测图像中的形状
    查看>>
    opencv保存图片路径包含中文乱码解决方案
    查看>>
    OpenCV保证输入图像为三通道
    查看>>
    OpenCV入门教程(非常详细)从零基础入门到精通,看完这一篇就够了
    查看>>
    opencv图像分割2-GMM
    查看>>
    opencv图像分割3-分水岭方法
    查看>>
    opencv图像切割1-KMeans方法
    查看>>
    OpenCV图像处理篇之阈值操作函数
    查看>>
    opencv图像特征融合-seamlessClone
    查看>>
    OpenCV图像的深浅拷贝
    查看>>
    OpenCV在Google Colboratory中不起作用
    查看>>
    OpenCV学习(13) 细化算法(1)(转)
    查看>>
    OpenCV学习笔记(27)KAZE 算法原理与源码分析(一)非线性扩散滤波
    查看>>