JAVA基础——单例模式

嵌入式面经(2)——央企篇 前文得知我只投央企,不投国企,有面试的央企大致有三类:感兴趣的同学可以和我私聊军工央企相关(航空航天,兵器兵工)制造央企相关(三桶油,装备制造)金融运维相关(信通集团,国有银行)接下来我将对我有的面试中询问的面经进行总结。 阅读详情

1.介绍单例模式之前我们先看什么是模式?
所谓模式就是一种规定好的范例,用白话讲就是套路,在java中遵循某个模式会让你的代码更加规范避免一些自己没有考虑到的错误。
2.再说什么是单例模式?
单例模式(singleton pattern)是java一种较为简单的设计模式,这中类的设计模式属于创建模式,它提供了一种创建对象的最佳方式,单例模式是指一个单一的类,该类负责自己创建对象,并确保只能创建出一个对象,并对外提供访问这个唯一的对象的方法。外部可以直接访问,而不需要再构造对象。
注意:
1.单例类只能由一个实例。
2.单例类必须自己创建这个实例。
3.必须给其他所有对象提供这一实例类。
单例模式大致上可以分为两种实现模式。
一、饿汉模式——在类加载时就创建对象,所以类加载过程慢,但调用速度快

/**
 * 单例模式-饿汉模式-一开始就构造一个对象,等着被调用。
 * 没有线程安全问题,天生线程安全,类的加载只有一次,对象只有一份,多线程只是调用了多次get方法。
 */
public  final class SingletonStarve {//final关键字修饰这个类,保证了该类不能再被继承,通过子类去构造对象。
    //定义一个引用,来指向这个类唯一对象的地址。
    //final 修饰保证了原子性
    private   static final SingletonStarve instance;

    //静态关键字 static 保证了它只能被new一次
    static {
        instance=new SingletonStarve();
    }

    //通过调用getInstance方法返回这个类的唯一对象
    public static SingletonStarve  getInstance(){
        return instance;
    }

    //防君子不妨小人,为了防止误用,把构造方法写为private
    private SingletonStarve() {

    }
}

调用饿汉模式的方法是

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        //正确的调用方法
        SingletonStarve right=SingletonStarve.getInstance();
        try {
            //反射方法也能拿到一个新的构造对象
            SingletonStarve error=SingletonStarve.class.newInstance();
        } catch (InstantiationException | IllegalAccessException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

实际上不论类内的属性是什么,public或者private…他们都是在编译时期的权限修饰符,而通过反射仍然可以创建一个新的对象。

二、懒汉模式——类加载时不进行初始化,第一次调用get方法时创建一个对象,以后不再创建新的对象。

/**
 * 单例模式-懒汉模式第一版-被调用才构造对象,第一次调用构造,以后不再构造
 * 存在线程安全问题
 */
public class SingletonLazy {
    //定义一个引用指向类唯一的instance对象的地址
    private static   SingletonLazy instance;

    //
    public static SingletonLazy getInstance(){
        if (instance==null){//如果指向的地址为空,那么是第一次创建,new一个 对象,不为空说明这个对象已经被创建。
            instance=new SingletonLazy();
        }
        return instance;//返回这个引用
    }

    //防止误调用而将构造方法设置为private
    private SingletonLazy() {
    }
}

这个版本的懒汉模式不是线程安全的。
典型的线程不安全的场景:
1.read and write 例如a=b,a++;
2.check and modify if(a){ b };a和b看起来是立即执行但是实际上由于多线程的情况下,执行时可能发生了改变。
比如:
在这里插入图片描述
进入if语句判断instance为空,接着执行new语句,但是很有可能发生调度,再调度回来时,instance已经不为空了。所以也就是说如果想让他做到线程安全。需要保证判断和创建的过程的原子性。最简单就是加synchronized。

  public  synchronized static SingletonLazy getInstance(){
        if (instance==null){//如果指向的地址为空,那么是第一次创建,new一个 对象,不为空说明这个对象已经被创建。
            instance=new SingletonLazy();
        }
        return instance;//返回这个引用
    }

但是这种方法会造成抢锁,效率较低,可以通过二次判断,既保证了线程安全又保证了效率。

public  synchronized static SingletonLazy getInstance(){
        if (instance==null){
            synchronized (SingletonLazy.class){//instance可能为null也可能不是null
                if (instance==null)//因为锁的存在所以这里只会被执行一次。
                instance=new SingletonLazy();
            }//讨论第二个if不为null的情况,说明该线程在申请锁到申请成功这段时间内,已经有其他申请锁成功的线程实例化一次了,也就不需要再实例化了,直接返回就行了。

        }
        return instance;
    }

在这里插入图片描述可能发生重排序。
在这里插入图片描述如图这种情况,第三个线程可能会拿到instance为默认值的情况,此时的默认值是指instance对象的属性,比如String的name可能为null,int的age可能为o等情况,所以必须保证instance的内存可见性。

 private static  volatile   SingletonLazy instance;

完整代码:

public class SingletonLazy {
    //定义一个引用指向类唯一的instance对象的地址
    private static  volatile   SingletonLazy instance;

    //防止误调用而将构造方法设置为private
    private SingletonLazy() {
    }
    public  synchronized static SingletonLazy getInstance(){
        if (instance==null){
            synchronized (SingletonLazy.class){//instance可能为null也可能不是null
                if (instance==null)//因为锁的存在所以这里只会被执行一次。
                instance=new SingletonLazy();
            }//讨论第二个if不为null的情况,说明该线程在申请锁到申请成功这段时间内,已经有其他申请锁成功的线程实例化一次了,也就不需要再实例化了,直接返回就行了。

        }
        return instance;
    }
}

这就是常用的两种单例模式。

Agent应用实践之二十九 - 设计模式:人机协同 本章讲解了一种比较常见的设计模式:人机协同。通过一些场景举例,同时使用AgentScope本身自带的能力实现的人机协同模式,最后通过源码分析了AgentScope中如何实现。通过了解人机协同模式对于实际工程使用也是非常有用的。 阅读详情

相关推荐

同济土木非0基础三个月跨考复旦计算机攻略

跨考cs攻略前言我cs专业课如何复习How to start from zero简历其他复试 前言 建议多去工地/化工厂涡轮增压一下 我 同济土木gpa 3.2/5 挂科 * n 辣鸡项目 * n (padding 简历) 21考复旦计算机专硕 10月-12月 学习+复习 总分392 政治 68;背肖4即可 英语二 78 裸考,(高考英语140+);做点真题,建议据自己情况准备 数学二 142 ;(高考数学接近满分);做真题+模拟题,每天写一张试卷 专业课 104 ,考试生病了,下文展开。 cs专业课

piglake的博客 7237

单例设计模式中类加载顺序

加载完类后,类的初始化就会发生,如果是对一个类的主动使用就会初始化对象,对类的被动使用不会对类进行初始化,比如final修饰的静态变量如果能在编译时就确定变量的取值,会被当做常量,作为对一个类的被动使用不会导致类的初始化。 以下情况类被初始化: 最常见的就是直接创建一个类的实例(new 一个对象),有可能导致ClassNotFoundException。 调用一个类的静态方法,public st...

大飞的博客 843

ArcGIS拓扑面错误批量修改

在工作学习中经常会遇到拓扑修改的问题,当数据量巨大的时候会产生拓扑问题 当拓扑错误数量巨大时,人工逐一修改是不现实的,基于此利用gis自带工具箱实现拓扑面类错误的批量修改。 一、.常见拓扑错误的类型: 1面重叠 2空隙(绿色部分) 二、拓扑检查 1新建数据库-----新建数据集—导入数据. 2新建拓扑 3修改拓扑容差及名称 添加拓扑修改规则 完成拓扑检查-查看拓扑错误 三、拓扑批量...

qq_43173805的博客 3万+

从一个简单的单例模式说java的类加载机制

在这段代码中,我们使用了一个简单的单例模式,定义了两个int类型的静态变量,其中x我们为它赋值位0,y则不做任何赋值,在Singleton的构造方法中分别对x,y ++,main方法中分别打印x,y值,可能大家已经猜到了结果,那么我们来验证下, public class Singleton {     private static Singleton instance = new Singl...

wangyadong317的专栏 1049

Python爬虫实战:爬取国家气象局台风路径数据的完整教程

国家气象局(如中国气象局)一般会在官方网站公布台风的实时路径,包括台风编号、名称、时间点、经纬度、中心气压、最大风速等信息。这些数据以图形和表格的形式呈现,有时以JSON或CSV文件形式下载。爬取这类数据,有助于构建台风数据库、历史路径分析、趋势预测等应用。本文详细介绍了如何通过Python爬取国家气象局发布的台风路径数据,涵盖了数据采集、解析、存储和可视化全流程。通过实践,你可以构建自己的台风数据库,结合机器学习开展路径预测和风险评估等高级分析。后续可结合深度学习技术,实现台风轨迹预测;

2201_76125261的博客 1025

SAP RAP 里的 EML 全解:从语言定位到事务语义,再到真实案例的落地方式

摘要:EML(Entity Manipulation Language)是ABAP RAP模型的核心组件,作为ABAP的子集用于操作业务对象(BO)。它通过声明式语法(READ/MODIFY/EXECUTE/COMMIT)统一访问BO的行为与数据,并由RAP运行时自动处理校验、锁定、草稿管理等生命周期。EML将业务语义融入代码,确保与Fiori应用共享同一套校验逻辑,并通过FAILED/REPORTED/MAPPED管道传递错误与消息。其事务控制(IN LOCAL MODE与COMMIT ENTITIES)

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 528

Java类的加载过程以及单例模式的简单解析

代码写了很多年了,一直有碌碌无为的感觉。相信很多工作三四年的人都会和我有一样的想法,觉得这样子的状态就是老油条的写照,但是却不知道其他的出路,总想打破现在的这个状态,但是不知道如何下手。但是,告诉你们,其实我也不知道该怎么下手。为了打破这个宁静,给自己找点事情做,于是,决定从基础再重新学习一遍。 牛逼的人直接跳过,这是给那些一知半解的人看到的。我知道很多

wu_jian_wu的博客 613

减法平均优化器(SABO)算法详解:从数学原理到工程应用

减法平均优化器(SABO)是一种基于数学概念的新型元启发式优化算法,由Trojanovský和Dehghani于2023年提出。该算法通过v-减法运算和平均值计算实现搜索优化,核心创新是采用目标函数值差异符号引导搜索方向。SABO具有参数少、结构简单、收敛快等特点,在高维复杂问题中表现优异。算法通过种群平均值保持多样性,利用符号函数确保搜索方向改进,自然平衡探索与开发。MATLAB实现显示其计算复杂度为O(N²·D),与主流群体智能算法相当。SABO不依赖生物或物理隐喻,数学基础坚实,在工程优化和机器学习领

qq_42212808的博客 165

设计模式(一)-单例模式

本文章是转载自用,详细请参考原文作者,内容更加丰富:https://blog.youkuaiyun.com/weixin_41949328/article/details/107296517 什么是单例模式 单例模式(Singleton Pattern)是 Java 中最简单的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。 单例模式是指在内存中只会创建且仅创建一次对象的设计模式。在程序中多次使用同一个对象且作用相同时,为了防止频繁地创建对象使得内存飙升,单例模式可以让程序仅在内存中.

少年当自强 1892

(数字图像处理MATLAB+Python)第五章图像增强-第一节:图像增强概述和基于灰度级变换的图像增强

图像增强(Image Enhancement):指不考虑图像降质原因,利用各种数学方法和变换手段,增强图像中人们感兴趣部分或提高有用的图像特征的清晰度。从图像质量来看,图像增强提高了图像的可懂度,改善了图像的视觉效果例如在现实场景中,针对那些对比度较差、视觉效果不好的图像,我们就可以利用图像增强改善视觉质量图像增强可分为如下几种基于灰度级变换的图像增强基于直方图修正的图像增强基于照度反射模型的图像增强基于模糊技术的图像增强基于伪彩色处理的图像增强其他图像增强方法分段线性灰度级变换。

快乐江湖的博客 3334

27、物联网中的量子密钥分发:安全通信新范式

本文探讨了物联网(IoT)快速发展所带来的安全挑战,并提出量子密钥分发(QKD)作为应对新兴威胁的新范式。文章详细介绍了QKD的基础原理、BB84协议的实现流程以及其在物联网中的应用前景,同时强调了安全专业人员提升技能、制定标准化指南以及跨学科合作的重要性。通过利用量子力学特性,QKD能够提供更高的通信安全性,抵御量子计算等未来威胁,为物联网的安全发展提供保障。

tequila的博客 156

Java 基础:单例模式 Singleton Pattern

1.简介 单例模式(Singleton Pattern)是 Java 中最简单的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。 这种模式涉及到一个单一的类,该类负责创建自己的对象,同时确保只有单个对象被创建。这个类提供了一种访问其唯一的对象的方式,可以直接访问,不需要实例化该类的对象。 注意: 1、单例类只能有一个实例。 2、单例类必须自己创建自己的唯一...

weixin_34189116的博客 119

二叉树三种遍历(动态图+代码深入理解)

文章目录一、图示理解(图片是一位前辈所留,在此感谢)1、先序遍历2、中序遍历3、后序遍历4、层序遍历二、深入理解三种遍历让我们来理解一下绕着外围跑一整圈的真正含义是:遍历所有结点时,都先往左孩子走,再往右孩子走。下面做一个实例吧三、代码实现加以理解以下是C语言全部代码实现下面是同样的例子用c++实现,大家可以参考一下 一、图示理解(图片是一位前辈所留,在此感谢) 1、先序遍历 先序遍历可以想象成,...

流楚丶格念的博客 3万+

Java基础之单例模式

单例模式 概念 ​ 是一种常用的软件设计模式。简而言之就是确保一个类只有一个实例,并且提供一个全局的访问点(外部通过这个带你来访问该类的唯一实例) 单例模式要点主要有以下三点: 单例类只能有一个实例 单例类必须自己创建唯一的实例 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 两种单例模式 饿汉式单例 该创建单例的主要思想是:无论你需不需要这个对象,都在类初始化时直接创建实例对象,并且他是线程安全的。...

sheva596的博客 200

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

JAVA基础 单例模式

单例模式 什么是单例模式Singleton? Singleton:在JAVA中指单例设计模式,它是软件开发中最常用的设计模式之一。 这种模式涉及到一个单一的类,该类负责创建自己的对象,同时确保只有单个对象被创建。这个类提供了一种访问其唯一的对象的方式,可以直接访问,不需要实例化该类的对象。 单:唯一 例:实例 基础知识: 类: 是指描述一种事物的定义,是个抽象的概念 实例:指实际存在的例子,事物的一个具体的个体,或是具体的东西。 比如说:“人”是一个类。“张三”是人类的一个具体例子,就是实例化。

淡若清风 244

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source

TMS_WebGMaps_1.9.8.0_Full_Source 全源码 delphi cbuilder

java基础——单例模式

单例模式 单例模式(Singleton Pattern)是 Java 中最简单的设计模式之一。这种类型的设计模式属于创建型模式,它提供了一种创建对象的最佳方式。 这种模式涉及到一个单一的类,该类负责创建自己的对象,同时确保只有单个对象被创建。这个类提供了一种访问其唯一的对象的方式,可以直接访问,不需要实例化该类的对象。 注意: 1、单例类只能有一个实例。 2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。 3、单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 package com.neuedu.test05; public

qq_43341807的博客 188

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

java基础之单例模式

java中单例模式是一种常见的设计模式,这里主要介绍两种单例模式: 懒汉模式、饿汉模式 1.什么是单例模式? 保证整个系统中一个类只有一个对象的实例,实现这种功能方式就叫单例模式(通俗的讲:一个类中只有一个实例,并提供一个全局访问点) 2.为什么要使用单例模式? 1.单例模式节省公共资源 如:大家都要喝水,但是没必要每人家里都打一口井是吧,通常的做法是整个村里打一个井就够了,大家都从这...

weixin_45034355的博客 209

【Java基础】10章、单例模式、final关键字的使用技巧和使用细节、单例模式-懒汉式、单例模式-饿汉式【3】

详细介绍了什么是单例设计模式,包含单例设计模式应用实例,饿汉式和懒汉式对象的创建方式。final关键字的用法和细节说明

qq_67947670的博客 1230

Java基础:单例模式,Spring源码中有哪些单例模式

单例模式是一种常用的软件设计模式,其目的是确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点来获取这个唯一实例。

zhouwenxiamg的博客 1130

Java基础-单例模式的实现

单例模式是一种创建型设计模式,它确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取该实例。这个模式的主要目的是控制对象的创建,确保在程序的整个生命周期中,某个类只有一个实例被创建和使用。

wendao76的专栏 1506

Java基础-单例模式

1.设计模式: 是在大量的实践中总结和理论化之后优选的代码结构、编程风格、以及解决问题的思考方式。设计模免去我们自己再思考和摸索。 就像是经典的棋谱,不同的棋局,我们用不同的棋谱。 ”套路” 经典的设计模式有23种 2. 单例模式(单子模式,singleton): 在整个的软件系统中,对某个类只能存在一个对象实例 3. 如何实现单例模式: 饿汉式、懒汉式 对比? 懒汉式好:延迟了对象的创建 有线程安全问题。 饿汉式好:没有线程的安全问题。 饿汉式单例模式 public class Si

weixin_44516261的博客 219

Java基础——单例模式

单例模式 所谓类的单例设计模式,就是采取一定的方法保证在整个的软件系统中,对个类只能存在一个对象实例,并且该类只提供一个取得其对象实例的方法。 单例模式有两种方式:1)饿汉式 ;2)懒汉式 单例模式应用实例 演示饿汉式和懒汉式单例模式的实现。步骤如下: 构造器私有化:防止直接 new 类的内部创建对象 向外暴露一个静态的公共方法:getlnstance 代码实现 // 饿汉式 package day03; public class Demo2 { public static void mai

qq_43575044的博客 189

Java基础 单例模式

文章目录1. 单例模式单例模式,就是采取一定的方式保证在整个系统中,某个类的对象示例有且只有一个2. 饿汉式 单例模式3. 懒汉式 单例模式4. 懒汉式和饿汉式 区别懒汉式 好处:节省内存饿汉式 好处:线程安全 1. 单例模式 单例模式,就是采取一定的方式保证在整个系统中,某个类的对象示例有且只有一个 2. 饿汉式 单例模式 package com.lchh.javase; public class SingletonTest { public static void main(String[] arg

人无远虑,必有近忧. 162

Java基础日常:单例模式五种实现

前言 文章介绍了单例模式五种实现的方式,分别是懒汉,饿汉,静态内部类,双重检验锁以及枚举实现方式,并主要关心加载时机以及线程安全。首先,通俗点讲,饿汉就是这个类还没被使用到的时候,实例已经创建好了;而懒汉是使用到的时候才创建对应的实例。线程安全方面主要考虑实例化时候是否确保一个实例,对于单例类中其他方法的线程安全不予考虑。 懒汉模式 先来一个最直观的代码: public class Singlet...

qq_40714770的博客 162

【Java基础】单例模式

单例模式细查

qq_42267685的博客 176
上一篇: Thread线程安全
下一篇: OSI七层模型、TCP/IP五层(或四层)模型
狮子座的小爪洼
博客等级 码龄7年 8粉丝 57原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值