23种设计模式C++源码与UML实现--单例模式中的饿汉模式和懒汉模式

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单例模式

单例模式是一种对象创建模式,使用单例模式,可以保证为一个类生成唯一的实例对象。也就是说在这个程序空间该类只有一个实例对象。

GoF对单例的定义:保证一个类、只有一个实例存在,同时提供对该实例加以访问的全局访问方法。

单例模式UML图

单例模式的目的就是保证一个类只有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点。

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使用单例模式的原因

在应用系统开发中,我们常常有以下需求:

  • 多个线程公用一个socket资源,或者操作同一个对象
  • 在整个程序空间需要使用全局变量,共享资源
  • 大规模系统中,为了性能考虑,需要节省对象创建的时间等

实现步骤:

  1. 构造函数私有化
  2. 提供一个全局的静态方法(全局访问点)
  3. 在类中定义一个静态指针,指向本类的变量的静态变量指针

构造函数私有化的作用:构造函数私有化之后,则构造该类的对象,必须在类内部完成。

懒汉式单例模式

叫懒汉式的原因,是因为只有再用的时候才会创建类中的全局指针。

代码实现如下:

#include <iostream>

using namespace std;

class Singleton
{
private:
    Singleton()
    {
        cout << "sluggard singleton construct start." << endl;
    }

public:
    static Singleton *getInstance(void)
    {
        if(NULL == m_psl) // 懒汉式,每次获取实例都要判断,在多线程中会存在问题
        {
            m_psl = new Singleton;
        }
        return m_psl;
    }

    static void FreeInstance()
    {
        if(NULL != m_psl)
        {
            delete m_psl;
            m_psl = NULL;
        }
    }
private:
    static Singleton *m_psl;
};

// 静态变量初始化的方法,要放到类的外面
Singleton *Singleton::m_psl = NULL;

// 懒汉式,只有在使用的时候才会去创建
// 存在的问题,多个线程同时首次调用时,可能会出现创建多次的问题(导致内存泄漏)

int main(int argc, char const *argv[])
{
    // 使用功能去全局获取接口获取资源
    Singleton *p1 = Singleton::getInstance(); 
    Singleton *p2 = Singleton::getInstance();

    if(p1 == p2)
    {
        cout << "p1 equal p2" << endl;
    }
    else
    {
        cout << "p1 not equal p2" << endl;
    }
    
    // 手动释放单例模式创建的唯一一个对象
    Singleton::FreeInstance();
 
    cout << "singleton." <<  endl;
    return 0;
}

编译之后输出结果:

sluggard singleton construct start.
p1 equal p2
singleton.

饿汉式

饿汉式,与懒汉式唯一的差别就是创建方式上,懒汉式是在首次调用的时候才创建,饿汉式是不管是否调用,在静态指针初始化的时候就创建指针指向的对象。

#include <iostream>

using namespace std;

class Singleton
{
private:
    Singleton()
    {
        cout << "sluggard singleton construct start." << endl;
    }
    
public:
    static Singleton *getInstance(void)
    {
        return m_psl;
    }

    static void FreeInstance()
    {
        if(NULL != m_psl)
        {
            delete m_psl;
            m_psl = NULL;
        }
    }
private:
    static Singleton *m_psl;
};

// 静态变量初始化的方法,要放到类的外面
// 饿汉式是在初始化指变量的时候就对其进行创建,不管是否被调用
Singleton *Singleton::m_psl = new Singleton;

int main(int argc, char const *argv[])
{
    // 使用功能去全局获取接口获取资源
    Singleton *p1 = Singleton::getInstance(); 
    Singleton *p2 = Singleton::getInstance();

    if(p1 == p2)
    {
        cout << "p1 equal p2" << endl;
    }
    else
    {
        cout << "p1 not equal p2" << endl;
    }
    
    // 手动释放单例模式创建的唯一一个对象
    Singleton::FreeInstance();
 
    cout << "singleton." <<  endl;
    return 0;
}

饿汉式执行之后输出结果:

sluggard singleton construct start.
p1 equal p2
hungry singleton.

两者分析:

懒汉式因为使用的时候才会创建内存,所以当多个线程同时使用的时候可能会出现多次创建的问题,饿汉式不存在这个问题。

懒汉式虽然有有点,但是每次调用GetInstance()静态方法都必须判断静态指针是否为NULL使程序相对开销增大,多喜爱能成中会导致多个实例产生,从而导致运行代码不正确以及内存泄漏,也有可能是多次释放资源。

这是因为C++中构造函数并不是线程安全的,C++中的构造函数简单分为两步

  1. 内存分配
  2. 初始化成员变量

由于多线程的关系,可能内存放分配好,还没有给成员赋值,就发生了线程切换,导致下个线程中又申请了一遍内存。

DLMS-Blue-Book蓝皮书—曲线类 attribute_index 1 指的是第 1 个属性(即 logical_name),attribute_index 2 指的是第 2 个属性,等等;如果其他“曲线通用类”对象捕获了这个缓冲区,它们的缓冲区也将被清空,以保证它们的缓冲区条目是同质的。如果捕获对象是曲线通用类的缓冲区,则 data_index 标识缓冲区(即列)中的捕获对象(即内部曲线通用类中的列);如果曲线通用类已排序,则调用捕获方法将把新条目存储在缓冲区中的适当位置,移动所有后续条目,并可能丢失最不相关的条目。 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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C++构造函数私有化作用

很多情况下要求当前的程序中只有一个object。例如一个程序只有一个和数据库的连接,只有一个鼠标的object。通常我们都将构造函数的声明置于public区段,假如我们将 其放入private区段中会发生什么样的后果?这意味着什么?   当我们在程序中声明一个对象时,编译器为调用构造函数(如果有的话),而这个调用将通常是外部的,也就是说它不属于class对象本身的调用,假如构造函数是私有的, 由于...

richu123的专栏 3108

C++单例模式实现

简述 单例模式(Singleton Pattern)是设计模式中最简单的形式之一,其目的是使得类的一个对象成为系统中的唯一实例。 这种模式涉及到一个单一的类,该类负责创建自己的对象,同时确保只有单个对象被创建。这个类提供了一种访问其唯一对象的方式,可以直接访问,不需要实例化该类的对象。 要点 单例模式的要点有三个: 单例类有且仅有一个实例 单例类必须自行创建自己的唯一实例 单例类必须给所有其他对象...

shayne000的博客 299

设计模式_单例模式之饿汉式

package cn.itcast_03; /* * 单例模式:保证类在内存中只有一个对象。 * * 如何保证类在内存中只有一个对象呢? * A:把构造方法私有 * B:在成员位置自已创建一个对象 * C:通过一个公共的方法提供访问 * * 不要让别人造你的对象,要是别人有能力造对象,那你永远不可能是单例模式。 * 如果你的对象能够更改,那就不算单例模式 */

辐_射的博客 482
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andrewbytecoder
andrewbytecoder 领域专家: C/C++技术领域 领域专家: C/C++技术领域
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