新特性探究之委托與匿名委托呢

delegate經(jīng)常被人用來(lái)與回調(diào)相比較，其實(shí)兩者在某種程度上由很多共同點(diǎn)。不過(guò)delegate有很多更加強(qiáng)大的地方。

首先，delegate中可以注冊(cè)任意多個(gè)回調(diào)，在一個(gè)delegate被調(diào)用的時(shí)候，已經(jīng)注冊(cè)的過(guò)程將會(huì)被逐個(gè)調(diào)用。

其次，delegate允許注冊(cè)一個(gè)對(duì)象的方法，而不像C++中指可以使用靜態(tài)方法或者全局方法作為函數(shù)指針，提供了更多的靈活性，同時(shí)也暗示我們，delegate中按照某種方式保存了object的很多信息。

在C#2.0的匿名delegate中，我們甚至可以訪問(wèn)當(dāng)前匿名委托的上下文變量。接下來(lái)的文章中我們將會(huì)通過(guò)實(shí)際的例子，來(lái)看看強(qiáng)大的delegate。

首先，讓我們看看在C#1.2中的一個(gè)典型的委托的寫(xiě)法。

public delegate void TheEvent(int a);

public void test()

{

TheEvent testdel1 = new TheEvent(del1);

testdel1(12);

}

public void del1(int x)

{

iteLine(\"output x : {0}\", x);

}

現(xiàn)在我們可以寫(xiě)成這樣：

public void test()

{

TheEvent testdel1 = del1;

testdel1(12);

}

或者將程序改寫(xiě)為：

delegate void TheEvent2(int a);

public void test2()

{

int a = 12;

TheEvent ev2 = delegate(ref int x)

{ iteLine(\"output x : {0}\", x); };

ev2( ref a);

}

比起1.2來(lái)，delegate的可讀性更好，但是似乎沒(méi)有本質(zhì)的提高？慢著，讓我們看看下面的例子。

public static void test3()

{

int a = 12;

int y = 32;

TheEvent ev2 = delegate(ref int x)

{ iteLine(\"output x + y : {0}\", x + y); };

ev2( ref a);

}

注意，匿名函數(shù)中的內(nèi)容！x + y的值被正確的輸出了，而在1.2中，委托對(duì)于局部變量是沒(méi)有除參數(shù)外的訪問(wèn)方式的。這樣做有些什么好處呢？

讓我們看一個(gè)更加復(fù)雜的例子：

同比下滑了3.83％。但在這份并不光彩的成績(jī)單中 public static void test4()

{

int a = 12;

int y = 32;

TheEvent ev2 = delegate(ref int x)

{ iteLine(\"output x + y : {0}\", x + y); eep(100); };

//ev2(ref a);

IAsyncResult ar = ginInvoke(ref a,

delegate(IAsyncResult ar2)

{ite(\"Operation finished: {0} on thread ID:{1}, is pool: {2}\",Completed,tHashCode(), ThreadPoolThread);}

, null);

iteLine(\"do some other calculations while counter thread is working\");

ite(\"work status : {0} Main Thread ID:{1}, is pool: {2}\",

Completed,

tHashCode(),

ThreadPoolThread);

eep(500);

dInvoke(ref a, ar);

}

這個(gè)例子中使用了系統(tǒng)線程池對(duì)于任務(wù)進(jìn)行排隊(duì)，適合于IO或者計(jì)算密集型的操作的時(shí)候。使用匿名委托最大的好處在于可以完整地克隆當(dāng)前運(yùn)行空間上下文的可用變量，雖然這可能從另一個(gè)層面上也增加了同步的復(fù)雜度，所謂有得必有失。查看本文來(lái)源