单例模式

单例模式

单例模式

单例模式就是系统运行期间,有且仅有一个实例.
它有三个必须满足的关键点:
1、一个类只有一个实例。
2、它必须自行创建这个示例。
3、它必须自行向整个系统提供这个实例。

public class ConfigManager {

	private static Properties properties;
	private static ConfigManager configManager;
	public ConfigManager() {
		String configFile = "data.properties";
		properties = new  Properties();
		InputStream is = ConfigManager.class.getClassLoader().getResourceAsStream(configFile);
		
		try {
			properties.load(is);
			is.close();
		} catch (IOException e) {
			// TODO: handle exception
			e.printStackTrace();
		}
	}
	public static  ConfigManager getInstance() {
		if(configManager==null) {
			configManager=new ConfigManager();
		}
		return configManager;
	}
	public String getValue(String key) {
		return properties.getProperty(key);
	}

懒汉模式

性质:“时间换空间”
在前一个单例模式中,可能会存在多个类同时访问,而导致数据出现差错不一致。
那么,这里采用了懒汉模式,即在类加载时不初始化,需要时调用getInstance()。

///加锁过程
public static synchronized ConfigManager getInstance() {
		if(configManager==null) {
			configManager=new ConfigManager();
		}
		return configManager;
	}

饿汉模式

性质:“空间换时间”
饿汉模式是指在类加载的时候就完成了初始化操作,故类加载较慢,但是获取对象的速度很快,并且由于饿汉模式是在类初始化时就已经自行实例化,因此它肯定不存在线程不安全问题。

private static ConfigManager configManager =new ConfigManager();
public static synchronized ConfigManager getInstance() {
		return configManager;
}

类类型

静态内部类实现单利的方式比以上两种实现方式都要好一些,即实现了线程安全,又避免了同步带来的性能影响.

public class Singleton {
	private static Singleton singleton;
	private Singleton() {
		//整个应用期间,只执行一次的业务代码操作(如读取配置文件的操作)
	}
	public static class SingletonHelper{
		private static final Singleton INSTANCE =new Singleton();
	}
	public static Singleton getInstance() {
		singleton=SingletonHelper.INSTANCE;
		return singleton;
	}
	public static Singleton test() {
		return singleton;
	}
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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