设计模式-享元模式(十二)

本文探讨了对象池和缓存机制在减少系统开销、提高效率方面的作用。通过实例展示了如何利用缓存避免重复创建对象,以及连接池的管理和使用,确保资源的有效复用。

简介

运用共享技术实现对象复用,不会大量执行相同的方法获取对象,减少系统开销
运用场景,缓存,获得一个不会修改的对象,首先从缓存中获取,有就直接获取,没有就创建并放入缓存
Pool的使用,不管是线程池还是连接池,获得一定的连接数,放在缓存区共外部调用,不会反复创建

例子

  • 缓存

实体类

public class Person {

    private String id;

    private String name;

    public String getId() {
        return id;
    }

    public void setId(String id) {
        this.id = id;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Person{" +
                "id='" + id + '\'' +
                ", name='" + name + '\'' +
                '}';
    }
}

缓存工厂

public class DataFactory {

    private Map<String, Object> map = new HashMap<>();

    public Object getBySql(String sql){
        //这里只是简单的进行模拟,表明一个思想
        //首先从缓存中取出,不需要每次访问DB
        Object o = this.map.get(sql);
        if (o == null) {
            System.out.println("select from db");
            //模拟数据库查询
            o = new Person();
            ((Person) o).setId("11");
            ((Person) o).setName("name1");
            this.map.put(sql, o);
        }else {
            System.out.println("select from  map");
        }
        return o;
    }
}

测试

public class Main {

    public static void main(String[] args) {
        DataFactory factory = new DataFactory();
        Object o1 = factory.getBySql("select * from person where id = 11");
        System.out.println(o1);
        Object o2 = factory.getBySql("select * from person where id = 11");
        System.out.println(o2);
        Object o3 = factory.getBySql("select * from person where id = 11");
        System.out.println(o3);
//        select from db
//        Person{id='11', name='name1'}
//        select from  map
//        Person{id='11', name='name1'}
//        select from  map
//        Person{id='11', name='name1'}

    }
}
  • 池子

连接对象

public class Connection {
    private String name;
    public Connection(String name) {
        this.name = name;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Connection{" +
                "name='" + name + '\'' +
                '}';
    }
}

连接池

public class DataPool {

    private List<Connection> resources = new ArrayList<>();

    public DataPool(int size) {
        for (int i = 1; i <= size; i ++) {
            //初始化资源池
            this.resources.add(new Connection(i + ""));
        }
    }
    //这里需要同步
    public synchronized Connection getConnection () {
        if (this.resources.size() > 0) {
            Connection connection = this.resources.get(0);
            this.resources.remove(connection);
            return connection;
        }else {
        	//这里也可选择扩大连接池容量
            throw new RuntimeException("没有连接可以使用");
        }
    }
	//回收没有使用的连接,避免反复的创建连接
    public void release(Connection connection ){
        this.resources.add(connection);
    }

}

测试

public class MainDataPool {
    public static void main(String[] args) {
        DataPool pool = new DataPool(3);
        Connection c1 = pool.getConnection();
        System.out.println(c1);
        Connection c2 = pool.getConnection();
        System.out.println(c2);
        Connection c3 = pool.getConnection();
        System.out.println(c3);
        try{
            pool.getConnection();
        }catch (Exception e){
            System.out.println(e.getMessage());
        }
        //释放才c2
        pool.release(c2);
        //再次获取连接
        Connection c4 = pool.getConnection();
        System.out.println(c4);
//        Connection{name='1'}
//        Connection{name='2'}
//        Connection{name='3'}
//        没有连接可以使用
//        Connection{name='2'}

    }
}
基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代机制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如机器人控制、无人机路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、机器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人机导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
本系统基于MATLAB平台开发,适用于2014a、2019b及2024b等多个软件版本,并提供了可直接执行的示例数据集。代码采用模块化设计,关键参数均可灵活调整,程序结构逻辑分明且附有详细说明注释。主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等相关专业的高校学生,适用于课程实验、综合作业及学位论文等教学与科研场景。 水声通信是一种借助水下声波实现信息传输的技术。近年来,多输入多输出(MIMO)结构与正交频分复用(OFDM)机制被逐步整合到水声通信体系中,显著增强了水下信息传输的容量与稳健性。MIMO配置通过多天线收发实现空间维度上的信号复用,从而提升频谱使用效率;OFDM方案则能够有效克服水下信道中的频率选择性衰减问题,保障信号在复杂传播环境中的可靠送达。 本系统以MATLAB为仿真环境,该工具在工程计算、信号分析与通信模拟等领域具备广泛的应用基础。用户可根据自身安装的MATLAB版本选择相应程序文件。随附的案例数据便于快速验证系统功能与性能表现。代码设计注重可读性与可修改性,采用参数驱动方式,重要变量均设有明确注释,便于理解与后续调整。因此,该系统特别适合高等院校相关专业学生用于课程实践、专题研究或毕业设计等学术训练环节。 借助该仿真平台,学习者可深入探究水声通信的基础理论及其关键技术,具体掌握MIMO与OFDM技术在水声环境中的协同工作机制。同时,系统具备良好的交互界面与可扩展架构,用户可在现有框架基础上进行功能拓展或算法改进,以适应更复杂的科研课题或工程应用需求。整体而言,该系统为一套功能完整、操作友好、适应面广的水声通信教学与科研辅助工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
数据结构部分 -- 一、栈和队列 Stack && Queue 栈 - 结构图 alt 队列 - 结构图 alt 双端队列 - 结构图 alt 二、 链表 Linked List 单链表 - 结构图 alt 单项循环链表 - 结构图 alt 双向链表 - 结构图 alt 三、 树 基础定义及相关性质内容 - 结构图 alt - 另外可以参考浙江大学数据结构课程中关于遍历方式的图,讲的十分详细 alt 使用链表实现二叉树 二叉查找树 - 非空左子树的所有键值小于根节点的键值 - 非空右子树的所有键值大于根节点的键值 - 左右子树都是二叉查找树 补充 - 完全二叉树 - 如果二叉树中除去最后一层节点为满二叉树,且最后一层的结点依次从左到右分布,则此二叉树被称为完全二叉树。 - 满二叉树 - 如果二叉树中除了叶子结点,每个结点的度都为 2,则此二叉树称为满二叉树。 代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/b48377ea3e78 四、 堆 Heap 堆满足的条件 - 必须是完全二叉树 - 各个父节点必须大于或者小于左右节点,其中最顶层的根结点必须是最大或者最小的 实现方式及条件 - 使用数组实现二叉堆,例如下图的最大堆,在数组中使用[0,100,90,85,80,30,60,50,55]存储,注意上述第一个元素0仅仅是做占位; - 设节点位置为x,则左节点位置为2x,右节点在2x+1;已知叶子节点x,根节点为x//2; - 举例说明: - 100为根节点(位置为1),则左节点位置为2,即90,右节点位置为3,即85; - 30为子节点(位置为5),则根节点为(5//2=2),即90; 根据上述条件,我们可以绘制出堆的两种形式 - 最大堆及实现 al...
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