Value Type & Reference Type


In Visual Basic, i tipi di dati vengono implementati in base alla classificazione. I tipi di dati Visual Basic possono essere classificati a seconda che una variabile di un determinato tipo archivi i propri dati piuttosto che un puntatore ai dati. Se la variabile memorizza internamente i propri dati si tratta di un tipo di valore (Value type); se contiene un puntatore a dati che si trovano altrove si tratta di un tipo di riferimento (Reference type).
Un Value type è definito tale se contiene i dati nella propria allocazione di memoria. Fra i Value Types sono inclusi i seguenti:
  • Tutti i tipi di dati numerici
  • Boolean, Char e Date
  • Tutte le strutture, anche se i relativi membri sono tipi riferimento
  • Le enumerazioni, in quanto il relativo tipo sottostante è sempre SByte, Short, Integer, Long, Byte, UShort, UIntegero ULong
Ogni struttura è un Value Type, anche se contiene membri di Reference Type. Per questo motivo, i Value type come Char e Integer vengono implementati dalle strutture di .NET Framework.
È possibile dichiarare un Value type tramite la parola chiave riservata, ad esempio Decimal. È inoltre possibile utilizzare la parola chiave New per inizializzare un Value type. Questo risulta particolarmente utile se il tipo presenta un costruttore che richiede parametri.
Un Reference Type contiene un puntatore a un'altra posizione di memoria contenente i dati. Fra i  Reference Types sono inclusi i seguenti:
  • String
  • Tutte le matrici, anche se i relativi elementi sono tipi valore
  • I tipi di classe, ad esempio Form
  • Delegati
Una classe è un  Reference Type. Per questo motivo, i  Reference Types come Object e String sono supportati dalle classi .NET Framework. Si noti che ogni matrice è un  Reference Type, anche se i suoi membri sono Value Types.
Poiché ogni Reference Type rappresenta una classe .NET Framework. sottostante, è necessario utilizzare New Operator parola chiave quando vengono inizializzate.

Commenti

Posta un commento

Post popolari in questo blog

Il moto browniano geometrico

Immagine
Il moto browniano geometrico (a volte detto moto browniano esponenziale) è un processo stocastico in tempo continuo in cui il logaritmo della quantità variabile nel tempo segue un moto browniano, o, forse più precisamente, un processo di Wiener. Il processo è ritenuto appropriato per modellizzare alcuni fenomeni dei mercati finanziari. In particolare, tale processo assume particolare rilevanza in ambito finanziario, in particolare nell’option pricing, in quanto nel modello di Black-Scholes-Merton viene ipotizzato che il prezzo dell’azione sottostante segua un tale processo. Il moto browniano geoemetrico soddisfa la seguente equazione differenziale stocastica: dove è un moto browniano standard e , il drift percentuale istantaneo, e , la volatilità percentuale istantanea, sono costanti reali. L’equazione ha una soluzione analitica nella forma: La variabile aleatoria ha distribuzione Normale con media e varianza . Segue il codice in VB.NET per generare una serie storica dei p
Continua a leggere

Resampling dei dati

Immagine
Il Resampling , anche detto ricampionamento dei dati, rappresenta un'interessante procedura inferenziale che permette di aumentare il potenziale informativo di un campione attraverso l'estrazione di sottocampioni dello stesso. In statistica, con i metodi di resampling dei dati o di ricampionamento si indicano differenti metodi per: stimare la precisione di campioni statistici (mediana, varianza, percentili) usando sottoinsiemi dei dati o scelti casualmente mediante sostituzioni a partire da un insieme dei dati; scambiare etichette sui dati quando si eseguono test di significatività; confermare modelli usando sottoinsiemi casuali. Si può quindi distinguere tra metodi basati sull’estrazione casuale di sottoinsiemi dei dati campionari e metodi nei quali il resampling avviene secondo una procedura non randomizzata.  Appartengono alla prima categoria il bootstrap e sue varianti come il subsampling .  Rientrano invece nella seconda procedure come il jackknif
Continua a leggere

Generazioni di variabili aleatorie

Immagine
Sono detti numeri pseudo-casuali (in inglese pseudo-random numbers ) i numeri generati da un algoritmo deterministico che produce una sequenza con, approssimativamente, le stesse proprietà statistiche di una sequenza di numeri generata da un processo casuale. Tale algoritmo è detto generatore di numeri pseudo-casuali (PRNG, dall'inglese pseudo-random numbers generator ). Le sequenze di numeri pseudo-casuali vengono solitamente generate da un computer e utilizzate per algoritmi basati su processi casuali, come i metodi di tipo Monte Carlo o le applicazioni di crittografia. Quando invece occorrono sequenze di numeri realmente casuali, si utilizza un generatore hardware di numeri casuali. La classe Random nel linguaggio VB Net rappresenta un generatore di numeri pseudo-casuali, ovvero un dispositivo che produce una sequenza di numeri che soddisfano determinati requisiti statistici di casualità. La sintassi è la seguente: VB <SerializableAttribute> <ComVisi
Continua a leggere