[Design Pattern]:Singleton

博客介绍了单态模式的使用条件,即系统要求一个类只有一个实例时使用,该类需自行创建并提供实例,好处是节省资源、保证访问一致性。还给出了Eager Singleton和Lazy Singleton两种单态模式的代码示例。

使用单态模式的一个必要条件是:
在系统中要求一个类只有一个实例时才使用,它必须自行创造这个实例,
必须自行向系统提供这个实例。好处在于节省系统资源,保证系统访问的一致性。

1 – Eager Singleton:

class EagerSingleton
{
    private EagerSingleton(){}//私有的构造函数,保证外部不可访问
    private static EagerSingleton instance = new EagerSingleton();

    public static EagerSingleton getInstance(){
        return instance;
    }
}

public class Test
{
    public static void main(String args[]){
        EagerSingleton e = EagerSingleton.getInstance();
    }
}

该类加载时,静态变量instance被初始化,此时调用了它的私有的构造方法,
单一的实例就被创建了,为了保证只有一个实例,必须把此类的构造方法设为私有。

2 – Lazy Singleton:

class LazySingleton
{
    private static LazySingleton instance = null;
    private LazySingleton(){}//私有的构造函数,保证外部不可访问
    public synchronized static LazySingleton getInstance(){
        if (instance == null){
            instance = new LazySingleton();
        }
        return instance;
    }
}

public class Test
{
    public static void main(String args[]){
        LazySingleton e = LazySingleton.getInstance();
    }
}

LazySingleton只有在第一次调用时才生成LazySingleton实例,提高了效率,
synchronized保证了系统只有一个实例存在,因为如果两个类同时第一次访问这个类时,
如果没有同步的保证,那么就可能生成两个不同的实例。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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