由单例设计模式想到的

单例设计模式与线程安全问题探讨
作者在研究单例设计模式时,思考为何不将所有类都设计成单例以减少内存开销。以 HashMap 为例,分析了设计成单例可能出现的线程安全问题及对执行效率的影响,还提及可使用并发容器保证线程安全,并欢迎大家评论求证观点。

今天看单例设计模式时,偶然想到一个问题:既然单例设计模式可以减少内存开销,为啥我们不把所有类都设计成单例的?这样就可以所有线程都共享一个对象,避免创建对象造成内存开销了。

个人观点:

打个比方,如果将HashMap 这种集合类设计成单例的话,如果多个线程同时访问该类的实例,可能会有线程安全问题。如果使用 concurrentHashMap 又会影响执行效率。如果不设计成单例的,每此实例化的对象都是不一样的,hash值不同。所以可以任意实例化HashMap ,提升执行效率,不用并发访问时多个线程排队等待创建对象的问题。但是如果遇到单个对象的线程安全问题,比如可能会用多个线程对本次实例化的对象访问,可以使用并发容器 ConcurrentHashMap 来保证线程安全。

欢迎各位看官评论,求证我的观点。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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