一个简单的单例设计

设计一个简单的UI框架,实现不同模块之间相互转换,使用单例实现。 RequireComponent(typeof(CanvasGroup))]方法的目的是每一个挂载这个方法的游戏对象,都会挂载一个CanvasGroup组件,该组件的作用为当打开一个UI模块时,它的前一个模块则变成不可控制,只能对当前模块进行操作。用于获取按键,文字,图片,输入框等的属性。设计一个栈对象uiModuleStack,在栈里存放生成的模块,打开当前模块后,它的前一个模块则进入暂停状态,当前模块执行Enter,若当前模块离开,则它的前一个模块恢复执行OnResume。... 阅读详情

class Singleton {

         private final static Singleton INSTANCE = new Singleton() ;         // 实例化本类对象

         private Singleton(){}

         public static Singleton getInstance(){

                   return INSTANCE ;

         }

         public void print() {

                   System.out.println("Hello World .") ;

         }

}

public class TestDemo {

         public static void main(String args[]) {

                   Singleton sin = Singleton.getInstance() ;

                   sin.print() ;

         }

}

 

 

 

 

Singleton模式主要作用是保证在Java应用程序中,一个类Class只有一个实例存在。

一般Singleton模式通常有几种种形式:

第一种形式: 定义一个类,它的构造函数为private的,它有一个static的private的该类变量,在类初始化时实例话,通过一个public的getInstance方法获取对它的引用,继而调用其中的方法。

public class Singleton {

private Singleton(){}

      //在自己内部定义自己一个实例,是不是很奇怪?

      //注意这是private只供内部调用

      private staticSingleton instance = new Singleton();

      //这里提供了一个供外部访问本class的静态方法,可以直接访问  

      public staticSingleton getInstance() {

        return instance;   

      }

   }

   第二种形式:

public class Singleton {

  private static Singleton instance = null;

  public static synchronized Singleton getInstance() {

  //这个方法比上面有所改进,不用每次都进行生成对象,只是第一次     

  //使用时生成实例,提高了效率!

  if (instance==null)

    instance=new Singleton();

               return instance;   

   }

}

其他形式:

定义一个类,它的构造函数为private的,所有方法为static的。

一般认为第一种形式要更加安全些

 

 

 

单例的使用前提:整个系统之中,一个类只需要一个实例化对象的时候,例如:Windows的回收站设计就是一个单例设计模式的应用。

         以后只要是发现构造方法没有定义的时候都表示单例设计,而单例设计的类中肯定会提供一个static方法用于返回本类的实例化对象。

         可是单例设计也分为两种形式:一种称为饿汉式(之前都属于饿汉式,因为不管类的对象是否使用都会为用户提供好一个实例化对象),另外一种称为懒汉式。

         懒汉式指的是一个类第一次使用的时候才会为其进行实例化,代码实现如下:

 

class Singleton {

         private static Singleton instance = null ;    // 实例化本类对象

         private Singleton(){}

         public static Singleton getInstance(){

                   if(instance == null) {

                            instance = new Singleton() ;

                   }

                   return instance ;

         }

         public void print() {

                   System.out.println("Hello World .") ;

         }

}

public class TestDemo {

         public static void main(String args[]) {

                   Singleton sin = Singleton.getInstance() ;

                   sin.print() ;

         }

}

         而如果在笔试之中出现的单例设计写的都是饿汉式。

 

如何在 JavaScript 中实现单例? 阅读详情

相关推荐

DIY便携式PEMF磁脉冲治疗仪:百元成本自制生物物理疗法设备

脉冲电磁场(PEMF)疗法是一种基于生物物理原理的非侵入性技术,它通过特定频率的电磁脉冲作用于细胞层面,影响细胞膜电位和离子通道活动,从而可能调节细胞代谢与功能。其技术价值在于提供了一种物理干预手段,在健康科技和生物黑客领域被探索用于放松、恢复等场景。实现PEMF的核心是通过信号发生与功率放大驱动电磁线圈产生可控磁场。本文以蓝牙音频模块和智能手机App为切入点,详细解析了如何利用低成本电子元件(如DFRobot XY-WRBT模块和漆包线线圈)构建一个可自定义频率的便携式PEMF设备,涵盖了从电路设计、线圈

weixin_31476015的博客 352

单例模式(饥汉式、懒汉式)

文章目录一、简单的单例模式要点二、实现步骤(详细)1、创建一个简单的构造函数2、构造函数私有化小结3、通过一个公有的方法提供访问小结4、创建一个成员变量小结5、简单单例函数优化(赖汉式)6、简单单例函数(饥汉式)三、总结 一、简单的单例模式要点 1、某个只能有一个对象 2、必须自行创建这个实例 3、必须向整个系统提供这个实例 二、实现步骤(详细) 1、创建一个简单的构造函数 代码如下(创建一个构造函数): public class SingleInstance { public SingleInst

老赖的小弟的博客 2015

深度解析:如何通过NodeRed实现私有485协议VRF中央空调与HomeAssistant的无缝对接

本文详细介绍了如何利用NodeRed的灵活流程化编程,破解并处理VRF中央空调的私有485协议,实现与HomeAssistant的无缝本地化集成。文章从协议分析、硬件准备到NodeRed核心流程搭建、数据映射及双向通信控制,提供了一套完整的实战方案,帮助用户将非标设备深度融入智能家居生态,摆脱对厂家云服务的依赖。

weixin_29173777的博客 408

设计模式【单例模式】(5种方法实现)

对于单例模式,如果平常没有明确需求的就可以使用饿汉式,如果要明确需求懒加载,就可以用静态内部类的方法,如果有另外的需求,试一试双检锁方式,枚举法是比较值得尝试的(写一下,防丢)

m0_57258620的博客 1450

grpc安装与简单demo测试

grpc安装: 由于工作需要,最近在学google的rpc开源框架;由于本人菜鸟一枚,而且是从Windows开发转到Linux;由于之前版本控制使用的是svn,没有使用过git,所以从GitHub上下载代码是通过浏览器下载zip格式的压缩文件,折腾了好几天了,发现了各种坑,各种缺少库,各种不知道怎么把这个库给装机器上。对于一个不熟悉Linux的人来说,这个体验简直糟糕透了。没办法了又在机器上装了...

old__captain的博客 4834

以阿克曼转向车为例对URDF和XACRO文件进行解读

   最近我在古月学院购买了在Gazebo中实现阿克曼转向车的仿真课程,课程资料的阿克曼小车的XACRO文件在Gazebo里加载的时候报了三个错误,在这之前,我没接触过URDF或XACRO文件,本篇文章就以这个阿克曼小车的XACRO文件为例,对URDF或XACRO文件的格式和内容进行解读,期望经过解读和学习,找到错误原因及所在,并解决这三个错误    先来放一下上面右图所示的模型的完整的XACRO文件: <?xml version="1.0"?> <!-- racecar.urdf.x

慕羽★的博客 3702

单例模式的简单实现

为什么上述懒汉式单例是线程不安全的呢,如下代码,在Lazy类的无参构造中加入一行打印并引入多线程场景进行测试。在类的一个生命周期中静态代码块只在类加载时执行一次,可以满足单例模式的设计要求(此处暂不考虑。类型是Java5中新增特性的一部分,也是类(class)的一种,自带单例模式,且可以防止。概念23种设计模式之一,通过单例模式的方法创建的类在整个应用程序中只有一个实例。无论该对象是否被使用,在类加载的时候都会被创建,一定程度上导致内存资源的浪费。类加载的时候就创建该类的唯一实例对象,...

acoolper的专栏 1255

【RT-DETR涨点改进】全网独家首发、特征融合改进篇 | AAAI 2026 | 引入CDEM交叉动态增强模块,双向引导和融合,在低光图像增强中有效提升了图像的亮度,提升小目标和暗目标的检测准确率

本文提出了一种基于CDEM(交叉动态增强模块)改进的rtdetr网络模型,有效提升了在低光和复杂环境下的目标检测性能。CDEM模块通过动态增强亮度与色彩特征,改善图像输入质量,增强细节和对比度。该模块具有轻量级结构,易于集成到现有模型中,能够显著提升小目标和暗目标的检测准确率与鲁棒性。文章详细介绍了CDEM模块的结构原理、实现方法,并提供了完整的代码实现和配置指南,包括三种改进版本的YAML配置文件。实验结果表明,该方法在图像增强和目标检测任务中均取得了优异性能。

Ai缝合怪、助力小伙伴高效发论文 145

设计模式之最简单的单例模式

public class SingleTon { //1.将构造方法私有化,不允许外部直接创建对象 private SingleTon() { } //类加载时 static就被初始化 恶汉 private static SingleTon instance=new SingleTon(); public static SingleTon get...

weixin_40839342的博客 741

【2025最新版】间接平差——以水准网平差为例 (python详细过程版)

水准网间接平差的python代码实现。博客长期更新,本文最新更新时间为:2025年5月20日。

点云侠的博客 1702

Qt应用软件【协议篇】自定义协议处理串口半包贴包

Qt串口数据,半包,贴包,丢包数据处理

小鱼酱的博客 1215

一个简单的单例模式

单例模式 这个应该是最先接触到的设计模式了,很易懂。但是也要能和快的敲出来,对吧!先来一段Singleton代码: class Singleton { private static volatile Singleton instance = null; // 加上 volatile 保证即时性,多个线程看到的变量是一样的,就是最新的状态。 private Singleton(){}; p...

boatImpish 3150

基于YOLOv8的建筑材料分类系统:从数据集构建到UI界面实现

建筑材料分类数据集需要包含各种常见建筑材料的图像,并对每种材料进行标注。砖块(Brick)混凝土(Concrete)钢筋(Rebar)木材(Wood)瓷砖(Tile)玻璃(Glass)钢材(Steel)塑料(Plastic)石膏板(Drywall)绝缘材料(Insulation)如果没有找到合适的公开数据集,可以构建自己的数据集。使用智能手机或专业相机拍摄各种建筑材料的照片确保在不同光照条件、角度和背景下拍摄每类材料至少收集300-500张图像。

YOLO 491

懒汉式单例设计模式

单例模式确保一个类仅有一个实例,并提供一个全局访问点。该实例在整个系统生命周期内唯一,所有对该类功能的调用都通过这个全局访问点进行。懒汉式单例是一种延迟加载的单例实现方式,直到第一次使用该实例时才进行创建。这种方式能有效节省系统资源,特别是在实例创建开销较大或不一定会使用到该实例的情况下。

2301_80657297的博客 421

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

WINCC7.3破解文件

WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!WINCC7.3硬件够破解文件,有需要的下载!

如何编写性能测试场景用例

前言 写测试用例,是测试绕不开的工作内容,不管是功能、自动化,还是性能。先来回顾一下功能测试用例主要包含的要素:测试用例编号、测试标题、所属模块、测试需求项编号、案例状态、预置条件、优先级、测试输入、操作步骤、预期输出、实际结果、案例设计者、设计日期、案例性质等。性能测试用例(有的称为场景用例)的设计,有别于功能测试用例、自动化测试用例的设计,毕竟,考虑的点不一样。对于性能测试来说,一般要考虑这...

全栈测试笔记 1750

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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")

无锁,线程安全,延迟加载的单例实现(C#)

单例(singleton)是非常常见,也非常有用的设计模式,当然了, 面试中也是经常会被问到的:)在几乎所有的项目中都能看到它的身影。简而言之,单例保证了一个自定义类型在整个程序的生命周期只被创建一次。要实现一个简单的单例是也很容易的: public class Example { private static Example instance; private Examp

Ian Zhang的专栏 4813

老版QQ原生表情gif动态

这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

Python设计模式:单例与工厂模式详解

Python设计模式:单例与工厂模式详解

qq_45351273的博客 607

设计模式之单例懒汉式之双重检查线程安全版

## 设计模式之单例懒汉式之双重检查线程安全版 package cn.qqjx.design; /** * lazy loading * 也称懒汉式 * 虽然达到了按需初始化的目的,但却带来线程不安全的问题 * 可以通过synchronized解决,但也带来效率下降 */ public class Mgr06 { private static volatile Mgr06 INSTANCE; //JIT private Mgr06() { } ...

m0_52936310的博客 111

单例设计模式简单分析

单例设计模式是设计模式中使用最为普通的模式之一。它是一种对象创建模式,用于产生一个对象的实例,它可以确保系统中一个类只产生一个实例。在Java语言中,这样的行为能带来两大好处:   (1)对于频繁使用的对象,可以省略创建对象所花费的时间,这对于那些重量级对象而言,是非常可观的一笔系统开销。   (2)由于new操作的次数越少,因而对系统内存的使用频率也会降低,这将减轻GC压力,缩短GC停顿时间...

weixin_30737363的博客 64

设计模式之单例的懒汉式

## 设计模式之单利的懒汉式 package cn.qqjx.design; /** * lazy loading * 也称懒汉式 * 虽然达到了按需初始化的目的,但却带来线程不安全的问题 */ public class Mgr03 { private static Mgr03 INSTANCE; private Mgr03() { } public static Mgr03 getInstance() { if (INS...

m0_52936310的博客 104

设计模式~简单单例设计模式

单例设计模式 单例作用: 保证在程序运行一个类最多只能存在一个对象,并且使访问更加方便。 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApp1 { p...

梦回唐朝 209

设计模式の单例&工厂&原型模式

本篇是关于设计模式中单例模式(8种,包含线程安全,非安全的实现)、工厂模式(3种)、以及原型模式(深拷贝、浅拷贝)的笔记。

西岭千秋雪的博客 1284

微内核和单内核

微内核和单内核       Linux大部分都是单内核的      操作系统内核可能是微内核,也可能是单内核(后者有时称之为宏内核Macrokernel)。按照类似封装的形式,这些术语定义如下:       微内核(Microkernelkernel)――在微内核中,大部分内核都作为单独的进程在特权状态下运行,他们通过消息传递进行通讯。在典型情况下,每个概念模块都有一个进程。因此,假如在设计中有一

xiaxiazls的博客 1678

设计模式(单例、工厂)

设计模式的六大原则 单一原则:一个类或者一个方法只负责一项职责,尽量做到类的只有一个行为原因引起变化。 里氏替换原则:子类可以扩展父类的功能,但不能改变原有父类的功能。 依赖倒置原则:面向接口编程(通过接口作为参数实现应用场景),抽象就是接口或者抽象类,细节就是实现类。 接口隔离:建立单一接口(复杂的接口,根据业务拆分成多个简单接口)。 迪米特原则:最少知道原则,尽量降低类与类之间的耦合(一个对象应该对其他对象有最少的了解)。 开闭原则:用抽象构建架构,用实现扩展原则。 单例模式 单例模式就是在整个运行

weixin_44936189的博客 1290

java 单例 饿汉式_Java-单例设计模式(懒汉与饿汉)

单例设计模式保证一个类在内存中只能有一个对象。思路:1)如果其他程序能够随意用 new 创建该类对象,那么就无法控制个数。因此,不让其他程序用 new 创建该类的对象。2)既然不让其他程序 new 该类对象,那么该类在自己内部就要创建一个对象,否则该类就永远无法创建对象了。3)该类将创建的对象对外(整个系统)提供,让其他程序获取并使用。饿汉式:一上来我就把对象给你 new 好了,你来了直接就可以拿...

weixin_33773670的博客 133

如数据库连接池:请写一个你认为比较“完美”的单例

单例模式是保证一个类的实例有且只有一个,在需要控制资源(如数据库连接池),或资源共享(如有状态的工具类)的场景中比较适用。如果让我们写一个单例实现,估计绝大部分人都觉得自己没问题,但如果需要实现一个比较完美的单例,可能并没有你想象中简单。本文以主人公小雨的一次面试为背景,循序渐进地讨论如何实现一个较为“完美”的单例。本文人物与场景皆为虚构,如有雷同,纯属捏造。 小雨计算机专业毕业三年,对设计模式略有涉猎,能写一些简单的实现,掌握一些基本的JVM知识。在某次面试中,面试官要求现场写代码:请写一个你认为比较“

li123128的博客 452
上一篇: 取得指定文件里面的内容
下一篇: 工厂设计类、代理设计
emjava
博客等级 码龄15年 4粉丝 39原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值