offer面试题-----4--实现单例模式

本文详细介绍了单例模式的三种实现形式:懒汉式、饿汉式及双重锁形式,并对比了它们之间的优缺点。

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设计一个类,我们只生成该类的一个实例

一般Singleton模式通常有三种形式:
第一种形式:懒汉式,也是常用的形式。

public class SingletonClass{
    private static SingletonClass instance=null;
    public static synchronized SingletonClass getInstance(){
        if(instance==null){
               instance=new SingletonClass();
        }
        return instance;
    }
    private SingletonClass(){
    }
}

第二种形式:饿汉式

//对第一行static的一些解释
// java允许我们在一个类里面定义静态类。比如内部类(nested class)。
//把nested class封闭起来的类叫外部类。
//在java中,我们不能用static修饰顶级类(top level class)。
//只有内部类可以为static。

public class Singleton{
    //在自己内部定义自己的一个实例,只供内部调用
    private static final Singleton instance = new Singleton();
    private Singleton(){
        //do something
    }
    //这里提供了一个供外部访问本class的静态方法,可以直接访问
    public static Singleton getInstance(){
        return instance;
    }
}

第三种形式: 双重锁的形式。

public class Singleton{
    private static volatile Singleton instance=null;
    private Singleton(){
        //do something
    }
    public static  Singleton getInstance(){
        if(instance==null){
            synchronized(SingletonClass.class){
                if(instance==null){
                    instance=new Singleton();
                }
            }
        }
        return instance;
     }
}

//这个模式将同步内容下方到if内部,提高了执行的效率,不必每次获取对象时都进行同步,只有第一次才同步,创建了以后就没必要了。
//这种模式中双重判断加同步的方式,比第一个例子中的效率大大提升,因为如果单层if判断,在服务器允许的情况下,
//假设有一百个线程,耗费的时间为100*(同步判断时间+if判断时间),而如果双重if判断,100的线程可以同时if判断,理论消耗的时间只有一个if判断的时间。
//所以如果面对高并发的情况,而且采用的是懒汉模式,最好的选择就是双重判断加同步的方式。

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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