单例模式的最佳实现

public class Singleton {
        // Private constructor prevents instantiation from other classes
        private Singleton() { }
 
        /**
        * SingletonHolder is loaded on the first execution of Singleton.getInstance() 
        * or the first access to SingletonHolder.INSTANCE, not before.
        */
        private static class SingletonHolder { 
                public static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
        }
 
        public static Singleton getInstance() {
                return SingletonHolder.INSTANCE;
        }
}


注:

此单例模式实现代码中,使用了Java的静态内部类。这一技术是被JVM明确说明了的,因此不存在任何二义性。在这段代码中,因为Singleton没有static的属性,因此并不会被初始化。直到调用getInstance()的时候,会首先加载SingletonHolder类,这个类有一个static的Singleton实例,因此需要调用Singleton的构造方法,然后getInstance()将把这个内部类的instance返回给使用者。由于这个instance是static的,因此并不会构造多次。
 
由于SingletonHolder是私有静态内部类,所以不会被其他类知道,同样,static语义也要求不会有多个实例存在。并且,JSL规范定义,类的构造必须是原子性的,非并发的,因此不需要加同步块。同样,由于这个构造是并发的,所以getInstance()也并不需要加同步。

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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