Java设计模式之单例模式

本文介绍了单例模式的基本概念及其在不同场景下的实现方式,包括不考虑多线程的经典实现、多线程环境下通过同步方法、利用JVM特性及双重检查锁定机制实现线程安全的单例模式。

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 单例模式(Singleton Pattern)用来创建独一无二的,只能有一个实例的对象的入场券。

 经典的单例模式,不考虑多线程:

public class Singleton {
	private static Singleton uniqueInstance;//使用静态变量来记录Singleton类的唯一实例
	// other useful instance variables here
	private Singleton() {}//私有构造器,确保不能new对象
	public static  Singleton getInstance() {
		if (uniqueInstance == null) {
			uniqueInstance = new Singleton();
		}
		return uniqueInstance;
	}
}
处理多线程:

  1、将getInstance()方法变成同步(synchronized)方法。但是性能会大大下降

public class Singleton {
	private static Singleton uniqueInstance;
	private Singleton() {}
	public static synchronized Singleton getInstance() {
		if (uniqueInstance == null) {
			uniqueInstance = new Singleton();
		}
		return uniqueInstance;
	}
}
  2、使用JVM来确保加载这个类的唯一单件实例

public class Singleton {
	private static Singleton uniqueInstance = new Singleton();
 
	private Singleton() {}
 
	public static Singleton getInstance() {
		return uniqueInstance;
	}
}
 3、使用双重检查枷锁,使用这个可以帮助大大减少getInstance的时间浪费,因此会先进行判断实例是否已经创建

public class Singleton {
	private volatile static Singleton uniqueInstance;
	private Singleton() {}
	public static Singleton getInstance() {
		if (uniqueInstance == null) {
			synchronized (Singleton.class) {
				if (uniqueInstance == null) {
					uniqueInstance = new Singleton();
				}
			}
		}
		return uniqueInstance;
	}
}





参考资料《Head First设计模式》









内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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