设计模式之单例模式的优化

单例模式的优化 总结下实现单例模式的几种方式,方式由浅到深的去一一手写单例模式中遇到的问题。 阅读详情

单例模式是一个非常重要的设计模式,而且代码量比较少,只需要几十行代码就能实现,虽然简洁,但是想要用好单例模式还是需要些门道,以下是我对单例模式的优化的总结


一、单线程下的单例模式

public class Singleton {

	private static Instance instance = null;
	
	private Singleton(){
		
	}
	
	public static Instance getHeap(){
		
		if(instance==null){
			instance = new Instance();
		}
		return instance;
	}
	
}

注:instance是我们需要得到的实例对象。
从以上的代码可以看出最简单的单例模式也就只需要十多二十行代码量就搞定,假如是在单线程下,这样的实现也就够了。但是如果考虑多线程的话,没有一个同步机制就有可能造成有多个instance实例对象。比如有线程A和线程B,线程A执行了if(instance==null),但在执行instance = new Instance();之前,线程B执行了if(instance==null),所以最后线程A和线程B都会去执行instance = new Instance();,造成单例模式的工作效率低下。下面再来看看多线程下的单例模式是怎样的。


二、多线程下的单例模式

既然在多线程的环境下,上面谈到的单线程下的单例模式会造成工作效率低下,那就先加个synchronize关键字,使实例化的那段代码块同步,这样子就不会造成生成多个实例化对象,看看具体的代码
public class Singleton {

	private static Instance instance = null;
	
	private Singleton(){
		
	}
	
	public static Instance getHeap(){
		
		synchronized (Singleton.class) {
			if(instance==null){
				instance = new Instance();
			}
			return instance;
		}
		
	}
	
}
这样子问题似乎就解决了,但是仔细思考下的话还会存在一个问题。当每个线程需要得到instance的实例化对象的时候,都要去获取同步锁,而不能在instance=new instance()的条件下直接获得实例化对象。所以还要继续优化代码。


三、多线程下的单例模式的优化

在“二”中说到的问题其中有个解决的办法就是在同步代码块前面加个判断if(instance==null),这样子线程就不需要每次要获取实例化对象的时候都要等待同步锁,只需要在instance==null的情况下才需要去等待同步锁然后实例化对象。代码如下
public class Singleton {

	private static Instance instance = null;
	
	private Singleton(){
		
	}
	
	public static Instance getHeap(){
		
		if(instance==null){			
			synchronized (Singleton.class) {
				if(instance==null){
					instance = new Instance();
				}				
			}
		}
		return instance;
		
	}
	
}




以上就是我对于单例模式的学习和总结,如果有错误之处,希望读者能够在留言区给予指正,谢谢!




设计模式精讲:掌握单例模式的实现与优化 本文将深入探讨单例模式的定义、实现和优化。详细介绍单例模式的定义,解释其用途和特点。单例模式是一种结构型设计模式,旨在确保一个类只有一个实例,并提供全局访问点。将逐个介绍单例模式的不同实现版本及其优化,并讨论每个版本的优劣势。 阅读详情

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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")

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