博客
关于我
C# 多个class之间共享变量
阅读量:789 次
发布时间:2019-03-24

本文共 1592 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

C#中的变量管理与C++有所区别,因为它不支持全局变量的概念。因此,所有变量都需要放置在某个类中。为了保证类A和类B能够互相访问和修改变量,可以采取以下两种方法来实现数据传递和变量更新。

方法一:通过静态变量实现变量共享

为了实现类A和类B之间的变量共享,可以定义一个全局类(Global Variable),将其设为公共类,供所有类引用。这样,类A和类B都可以访问并修改这些变量。具体实现方式如下:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
namespace P
{
static class GlobalVariable
{
public static bool CornerInfoFlag = true;
public static bool RTArrayInfoFlag = true;
public static bool RTLineInfoFlag = true;
public static bool RTGuaiJiaoInfoFlag = true;
public static bool SideArrayInfoFlag = true;
public static bool SideLineInfoFlag = true;
}
}

方法二:通过类A的静态变量进行数据传递

另一种方法是,在类A中定义静态变量,并提供public方法供类B在修改数据后调用。类B在完成计算后,通过调用类A的方法,将最新数据写入类A的静态变量中。这样可以避免全局变量的多处修改问题。示例代码如下:

public class A
{
private static List
Dot = new List
();
public void WriteData(List
threadDot)
{
Dot.InsertRange(0, threadDot);
}
}
public class B : Thread
{
byte[] data;
private List
threadDot = new List
();
private Vector3 xyz;
private readonly A mainThreadData;
public B(byte[] buffer)
{
data = buffer;
mainThreadData = new A();
}
public void ThreadProc()
{
xyz.x = BitConverter.ToSingle(data, 0);
xyz.y = BitConverter.ToSingle(data, 4);
xyz.z = BitConverter.ToSingle(data, 8);
threadDot.Add(xyz);
mainThreadData.WriteData(threadDot);
}
}

这种方法通过类A的静态变量实现了变量的传递和更新,保证了数据的一致性和安全性。

转载地址:http://cjekk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | CoTracker3:用于卓越点跟踪的最新 AI 模型
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV中八种不同的目标追踪算法
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV图像拼接--Stitching detailed使用与参数介绍
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV如何读取仪表中的指针刻度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(一) :直接拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(三):基于特征匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(二) :基于模板匹配拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>