java 缓存

本文详细介绍了使用Java中的软引用(SoftReference)和垃圾收集机制(Garbage Collection)来构建员工缓存系统的方法。通过将员工对象作为软引用存储在哈希表中,并利用垃圾收集器自动清理不再使用的缓存项,实现资源的有效管理和内存的高效利用。
package hello;


import java.lang.ref.ReferenceQueue;
import java.lang.ref.SoftReference;
import java.util.Hashtable;
public class EmployeeCache {
static private EmployeeCache cache;// 一个Cache实例
private Hashtable employeeRefs;// 用于Chche内容的存储
private ReferenceQueue q;// 垃圾Reference的队列
// 继承SoftReference,使得每一个实例都具有可识别的标识。
// 并且该标识与其在HashMap内的key相同。
private class EmployeeRef extends SoftReference {
private String _key = "";
public EmployeeRef(Employee em, ReferenceQueue q) {
super(em, q);
_key = em.getID();
}
}
// 构建一个缓存器实例
private EmployeeCache() {
employeeRefs = new Hashtable();
q = new ReferenceQueue();
} // 取得缓存器实例
public static EmployeeCache getInstance() {
if (cache == null) {
cache = new EmployeeCache();
}
return cache;
}
// 以软引用的方式对一个Employee对象的实例进行引用并保存该引用
private void cacheEmployee(Employee em) {
cleanCache();// 清除垃圾引用
EmployeeRef ref = new EmployeeRef(em, q);
employeeRefs.put(em.getID(), ref);
} // 依据所指定的ID号,重新获取相应Employee对象的实例
public Employee getEmployee(String ID) {
Employee em = null;
// 缓存中是否有该Employee实例的软引用,如果有,从软引用中取得。
if (employeeRefs.containsKey(ID)) {
EmployeeRef ref = (EmployeeRef) employeeRefs.get(ID);
em = (Employee) ref.get();
}
// 如果没有软引用,或者从软引用中得到的实例是null,重新构建一个实例,
// 并保存对这个新建实例的软引用
if (em == null) {
em = new Employee(ID);
System.out.println("Retrieve From EmployeeInfoCenter. ID=" + ID);
this.cacheEmployee(em);
}
return em;
}
// 清除那些所软引用的Employee对象已经被回收的EmployeeRef对象
private void cleanCache() {
EmployeeRef ref = null;
while ((ref = (EmployeeRef) q.poll()) != null) {
employeeRefs.remove(ref._key);
}
}
// 清除Cache内的全部内容
public void clearCache() {
cleanCache();
employeeRefs.clear();
System.gc();
System.runFinalization();
}
}
【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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