java单例模式

本文介绍了单例模式的概念,探讨了其适用场景,并列举了特点。单例模式确保一个类仅有一个实例并自行提供该实例,适用于窗口管理器、打印缓冲池等需要全局访问指针的对象。
1,什么是单例模式?

单例模式确保一个类只有一个实例,自行提供这个实例并向整个系统提供这个实例。

2,单例模式适合场景?

单例模式适合于一个类只有一个实例的情况,比如窗口管理器,打印缓冲池和文件系统,它们都是原型的例子。典型的情况是,那些对象的类型被遍及一个软件系统的不同对象访问,因此需要一个全局的访问指针,这便是众所周知的单例模式的应用。当然这只有在你确信你不再需要任何多于一个的实例的情况下。
单例模式的用意在于前一段中所关心的。通过单例模式你可以:

3,单例模式特点:

确保一个类只有一个实例被建立
提供了一个对对象的全局访问指针
在不影响单例类的客户端的情况下允许将来有多个实例。

public class TestSingle {
private static final TestSingle tsingle= new TestSingle();

private TestSingle(){}

public synchronized static TestSingle getTsingle(){
return new TestSingle();
}
}
【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。
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