有关静态方法的一些"谬论"

本文澄清了关于静态方法的一些常见误解,例如效率、内存管理和线程安全性等问题,并提供了实例进行说明。

【转自】http://www.rainsts.net/article.asp?id=261

 

在论坛上经常看到一些莫名其妙的论点,其中有关静态方法的就很多。

1. 静态方法效率比实例方法高……
2. 静态方法比实例方法占内存,只有当类型被释放时才被回收……
3. 多个线程同时调用静态方法时,返回结果可能不准确……

……

说 实话,我很奇怪为什么会有这样的观点。首先,无论是静态方法还是实例方法都是通过类型方法表来查找,然后再去执行的,每次调用都会创建新的临时堆栈,只要 调用代码相同,怎么可能有效率高低之分?如第1种说法,可能是将对象实例化的时间也算进去了。而第2种说法,如果将静态方法换成静态字段就正确了。无论是 静态方法还是实例方法,当调用结束后,其内部临时变量都会失去引用,自然会被GC在合适的时间回收。如果要等类型释放才被回收,那麻烦就大了,因为类型只 有在应用程序域被卸载或者程序关闭时才会被"释放",如此下去,程序还能不出问题?至于第3种说法,我们用一个小例子验证一下。

public class Program
{
  static void Test()
  {
    Console.WriteLine(Thread.CurrentThread.Name + " start...");
    Thread.Sleep(10000);
    Console.WriteLine(Thread.CurrentThread.Name + " end...");
  }

  static void Main(string[] args)
  {
    Thread t1 = new Thread(delegate() { Test(); });
    Thread t2 = new Thread(delegate() { Test(); });

    t1.Name = "t1";
    t2.Name = "t2";

    t1.Start();
    t2.Start();
  }
}


输出:
t1 start...
t2 start...
t1 end...
t2 end...

通过这个例子,我们要明白,每个线程在执行静态方法的时候会创建独立的执行环境,内存中会有多个静态方法"实例"在同时执行。因此只要方法中不涉及共享数据,是不会出现结果出问题这么一说的。

很多初学者,习惯于将所有的方法都写成静态方法,理由是调用简单,想来是对OO思想了解不透的缘故。一般情况下,我们可以遵循以下几个简单的原则。

1. 当方法不需要保存状态,不需要调用外界变量(非方法参数)时,适合用静态方法。
2. 当类型中的方法是一些"互不相干"的帮助型(Helper)方法时,适合使用 static class / static method。

【永磁同步电机】基于模型预测控制MPC的永磁同步电机非线性终端滑模控制仿真研究(Simulink&Matlab代码实现)内容概要:本文围绕永磁同步电机(PMSM)的高性能控制展开,提出了一种结合模型预测控制(MPC)与非线性终端滑模控制(NTSMC)的先进控制策略,并通过Simulink与Matlab进行系统建模与仿真验证。该方法旨在克服传统控制中动态响应慢、鲁棒性不足等问题,利用MPC的多步预测和滚动优化能力,结合NTSMC的强鲁棒性和有限时间收敛特性,实现对电机转速和电流的高精度、快速响应控制。文中详细阐述了系统数学模型构建、控制器设计流程、参数整定方法及仿真结果分析,展示了该复合控制策略在抗干扰能力和动态性能方面的优越性。; 适合人群:具备自动控制理论、电机控制基础知识及一定Matlab/Simulink仿真能力的电气工程、自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电机驱动系统开发的工程师。; 使用场景及目标:①用于深入理解模型预测控制与滑模控制在电机系统中的融合应用;②为永磁同步电机高性能控制系统的仿真研究与实际设计提供可复现的技术方案与代码参考;③支撑科研论文复现、课题研究或工程项目前期验证。; 阅读建议:建议读者结合提供的Simulink模型与Matlab代码,逐步调试仿真环境,重点分析控制器设计逻辑与参数敏感性,同时可尝试在此基础上引入外部扰动或参数变化以进一步验证控制鲁棒性。
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点与二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点与三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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