简单理解常用设计模式(十二)单例模式

这里记录下经常会遇到,面试也经常会被问的单例模式。

单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问他的全局访问点

见如下代码,说明在代码注释内已经很清楚了:

package com.gcc.singletonModel;
/**
 * 懒汉式单例(调用静态方法才实例化)
 * 只适合单线程
 * 多线程存在问题如:
 * 当两个线程同时运行到判断instance是否为空的if语句,并且instance确实没有创建好时,那么两个线程都会创建一个实例。
 *
 */
public class Singleton1 {

	private static Singleton1 singleton=null;
	
	private Singleton1(){}
	
	public static Singleton1 getSingleton(){
		if (singleton==null) {
			singleton=new Singleton1();
		}
		return singleton;
	}
	
}
package com.gcc.singletonModel;
/**
 * 懒汉式单例(调用静态方法才实例化)
 * 适合单线程和多线程
 * 存在问题:加了同步锁以实现多线程可用,但每次执行这个方法都会执行同步锁,而同步锁耗时比较多,效率会降低
 */
public class Singleton2 {

	private static Singleton2 singleton=null;
	
	private Singleton2(){}
	
	public static synchronized Singleton2 getSingleton(){
		if (singleton==null) {
			singleton=new Singleton2();
		}
		return singleton;
	}
	
}
package com.gcc.singletonModel;
/**
 * 懒汉式单例(调用静态方法才实例化)
 * 适合单线程和多线程
 * 在对象新建后,不会再走同步锁,提高的了效率。
 * 存在问题:代码可读性下降
 */
public class Singleton3 {

	private static Singleton3 singleton=null;
	
	private Singleton3(){}
	
	public static Singleton3 getSingleton(){
		if (singleton==null) {
			synchronized (Singleton3.class) {
				if (singleton==null) {
					singleton=new Singleton3();
				}
			}
		}
		return singleton;
	}
	
}
package com.gcc.singletonModel;
/**
 * 饿汉式单例(调用静态方法前,提前创建实例),相对而言比懒汉式好。
 * 适合单线程和多线程
 * 存在问题:没有lazy loading的效果,即不调用getSingleton方法,而只是“主动使用”Singleton4这个类,就会new对象。
 * 这里所说的主动使用 包括:
	1. 创建类的实例
	2. 调用类的静态方法
	3. 使用类的非常量静态字段
	4. 调用Java API中的某些反射方法
	5. 初始化某个类的子类
	6. 含有main()方法的类启动时
 * (当然提前创建的影响不会很大,所以这样使用也没什么问题)
 */
public class Singleton4 {

	private static Singleton4 singleton=new Singleton4();
	
	private Singleton4(){}
	
	public static Singleton4 getSingleton(){
		return singleton;
	}
	
}
package com.gcc.singletonModel;
/**
 * 静态内部类单例(调用静态方法时,才通过内部类新建实例),推荐使用
 * 适合单线程和多线程
 * 定义一个私有的内部类,在第一次用这个嵌套类时,会创建一个实例。
 * 类型为SingletonHolder的类,只有在Singleton.getSingleton()中调用,由于私有的属性,他人无法使用SingleHolder,
 * 不调用Singleton.getSingleton()就不会创建实例。
 * 优点:达到了lazy loading的效果,即按需创建实例
 */
public class Singleton5 {

	private Singleton5(){}
	
	private static class SingletonHandle{
		private static Singleton5 singleton=new Singleton5();
	}
	
	public static Singleton5 getSingleton(){
		return SingletonHandle.singleton;
	}
	
}





内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自: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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