黑马程序员 关于单例模式、懒汉式、饿汉式

本文详细介绍了单例模式的概念,包括如何实现单例、饿汉式与懒汉式的区别及其各自的优缺点。通过具体代码示例,帮助读者理解单例模式在实际应用中的作用。

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1 什么叫单例

  写一个类,这个类只有一个对象!不能有第二个对象出现。

 

2 如果让外界无法创建对象,并且类内部自己可以创建

写一个private构造器

在类内自己创建一个对象! -- private

 

3 如何让外界可以获取到这个唯一对象

写一个方法,然后让外界通过这个方法来获取对象。

这个方法是实例方法,还是静态方法?

静态的!因为外界无法获取我们的对象,实例方法只能通过对象才能调用。

而静态无需对象。

 

4 什么叫饿汉式

public class Single {

         private static Single instance = new Single();//创建了本类的唯一实例

        

         /*

          *写一个private构造器,外界不能使用它

          *编译器不会再为我们生成默认构造器

          */

         private Single() {

         }

        

         public static Single getInstance() {

                   return instance;

         }

}

 

在显示初始化中完成创建,这个动作在类被加载时已经完成。

好处:比较安全!

缺点:无论有没有人使用这个类的实例,都会直接先创建出来。时间长!
使用饿汉式

 

5 什么叫懒汉式

public class Single {

         private static Single instance;

 

         private Single() {

         }

        

         public static Single getInstance() {

                   if(instance == null) {

                            instance = new Single();

                   }

                   return instance;

         }

}

 

在方法内进行判断,如果还没有实例化,在方法内部去实例化它。

好处:可以延迟创建!可以在没有使用本类时,不去创建!

缺点:在多线程环境中,可能会出现多实例的可能!

不使用懒汉式!


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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