单例模式

本文深入探讨了单例模式的两种实现方式:懒汉式和饿汉式,并对比了它们各自的优缺点。通过代码示例展示了如何确保单例模式下对象的唯一性,以及在多线程环境下如何保证线程安全。
/**
 * 实现的关键步骤:构造器私有化,同时提供一个获取实例的外部接口
 * @author Administrator
 *优点:a.避免了资源多重占用;b.减少内存的开销
 *缺点:没有接口,不能继承,与单一职责原则冲突,一个类应该只关心内部逻辑,而不关心外面怎么样来实例化。
 *使用场景:


1、要求生产唯一序列号。 


2、WEB 中的计数器,不用每次刷新都在数据库里加一次,用单例先缓存起来。 


3、创建的一个对象需要消耗的资源过多,比如 I/O 与数据库的连接等。
 *
 */
public class Singleton {
 
private Singleton(){

}
/*
*以下是懒汉式,在第一次调用时加载类,如果需要线程通同步,需要做额外处理;
*/
private static Singleton Instance = null;

private static Singleton getInstance(){

if(Instance==null){
synchronized (Singleton.class){
if(Instance==null){
Instance = new Singleton();
}
}
}

return Instance;

}
/**
* 以下为饿汉式,在类加载时就初始化,没有加锁,执行效率较高,天生线程同步,但是会产生垃圾对象,浪费内存
* @param args
*/

/*
private static Singleton Instance = new Singleton();
        private static Singleton getInstance(){
return Instance;
    }
*/

public static void main(String[] args) {

Singleton s1 = Singleton.getInstance();
Singleton s2 = Singleton.getInstance();
System.out.println(s1==s2);
}
}
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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