iOS设计模式——单例模式(Singleton)

本文介绍了单例模式的概念及其应用场景,探讨了如何确保类只有一个实例并提供全局访问点。此外,还给出了Objective-C中两种实现单例模式的方法,包括考虑线程安全的情况。

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一、何为单例模式


单例模式:保证一个类只有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点。

单例模式几乎是设计模式的最简单形式了。这一模式的意图是使得类的一个对象成为系统中的唯一实例。要实现这一点,可以从客户端对其进行实例化开始。因此需要用一种只允许生成对象类的唯一实例的机制,“阻止”所有想要生成对象的访问。我们可以用工厂方法来限制实例化过程。这个方法应该是个静态方法(类方法),因为让类的实例去生成另一个唯一实例毫无意义。下图显示了简单单例模式的类结构。



二、何时使用单例模式


在以下情形,应该考虑使用单例模式:
1)类只能有一个实例,而且必须从一个为人熟知的访问点对其进行访问,比如工厂方法。
2)这个唯一的实例只能通过子类化进行扩展,而且扩展的对象不会破坏客户端代码。

单例模式提供了一个为人熟知的访问点,供客户类为共享资源生成唯一实例,井通过它对共享资源进行访问。虽然静态的全局对象引用或类方法也可以提供全局访问点,但是全局对象无法防止类被实例化一次以上,而且类方法也缺少消除耦合的灵活性。

静态全局变量保持着对类的实例的唯一引用,那些访问这个全局变量的类或方法,实际上是在和使用这个变量的其他类或方法共享着同一份副本。这听起来好像是我们在单例模式中想要的。如果在整个应用程序中都只使用同一个全局变量,那么似曾万事大吉,好做实际上井不需要单例模式。可是,要是团队中的某位老兄或者哪个顾问也定义了相同类型的静态变量,都会怎么样呢?那样在同一个应用程序中就会有两个相同的全局对象类型——因此全局变量并不真正解决问题。

类方法提供了共享的服务,不用创建其对象就可以访问。资源的唯一实例可在类方法中维护。然而,如果类需要被子类化以提供更好的服务,这一方式就不够灵活。

单例类提供创建与访问类的唯一对象的访问点,井保证它唯一、一致而且为人熟知。这一模式提供了灵活性,使其任何子类可以重载实例方法并且完全控制自身的对象创建,而不必修改客户端的代码。更好的是,父类中的实例实现可以处理动态对象创建。类的实际类型可以在运行时决定,以保证创建正确的对象。

单例模式有个变通版本,其中的一个工厂方法总是返回同一实例,但可以分配并初始化额外的实例。

三、在Objective-C中实现单例模式


单例的写法常用的有两种方式:

方式1、不考虑线程

static SingleCase *manager = nil;  
   
+ (SingleCase *)defaultManager {  
    if (!manager){ 
        SingleCase = [[self alloc] init];  
        return manager; 
        }
}


方式2、考虑线程安全


+ (SingleCase *)sharedManager  
{  
        static SingleCase *ManagerInstance = nil;  
        static dispatch_once_t predicate;  
        dispatch_once(&predicate, ^{  
                ManagerInstance = [[self alloc] init];   
        });  
    return ManagerInstance;  
}

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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