Singleton(单例)模式

本文介绍了单例模式的设计理念,探讨了两种实现方式:通过公有静态final域和公有静态工厂方法。此外还讨论了如何在多线程环境中正确实现单例模式,包括延迟初始化的同步机制。
  • 单例的实现

Singleton单例模式的宗旨在于确保某个类只有一个实例,并且为之提供一个全局访问点。 该模式通常被用来代表那些本质上具有唯一性的系统组件,比如视频显示或者文件系统。

实现单例一般有两种方法。这两种方法都要把构造函数保持为私有,并且提供一个静态成员,以便允许客户能够访问该系统唯一的实例。

方法一:将公有成员设定为一个final域,如下所示(假设存在一个Test类):


私有构造函数仅被调用一次,用来实例化公有的静态final域Test.INSTANCE。由于缺少公有的或者受保护的构造函数,所以保证了Test的全局唯一性。

使用该方法的好处在于组成类的成员的声明很清楚地表明该类是一个Singleton:公有的静态域是final的,所以该域总是包含相同的对象引用。该方法在性能上具有优势。

方法二:提供一个公有的静态工厂方法,而非公有的静态final域。如下所示:


第二种方法的主要好处在于,它提供了灵活性:在不改变API的前提下,允许我们改变想法,将该类设计为单例,或者不设计成单例。

如果不希望提前创建单例对象,我们可以等到第一次使用该单例对象的时候在创建它,即延迟初始化。如下所示:


  • 单例与线程:

在多线程环境中,我们无法保证一个方法能够持续运行到结束,其他线程的方法才能开始运行。如果要在多线程环境中对单例采用延迟初始化,那么我们必须小心防止多个线程同时初始化。如果要确保只有一个线程可以初始化单例类,我们可以利用锁机制对单例初始化进行同步,所选取的所可以使用属于当前类的所进行同步。

如下所示:


getInstance()的代码保证:在一个线程开始延迟初始化的时候,如果有另一个线程也准备开始初始化,第二个线程将停止执行,等待获取对象classLock的锁。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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