java设计模式(三)—— 单例模式

双重检查

 

public class Singleton {

    private static volatile Singleton singleton;

    private Singleton() {}

    public static Singleton getInstance() {
        if (singleton == null) {
            synchronized (Singleton.class) {
                if (singleton == null) {
                    singleton = new Singleton();
                }
            }
        }
        return singleton;
    }
}

singleton == null是否,饿,懒汉,synchronized (Singleton.class)并发优化,加synchronized 方法效率没他好(对象不为空不用进入同步)

 

静态内部类

 

public class Singleton {

    private Singleton() {}

    private static class SingletonInstance {
        private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();
    }

    public static Singleton getInstance() {
        return SingletonInstance.INSTANCE;
    }
}

 

这种方式跟饿汉式方式采用的机制类似,但又有不同。两者都是采用了类装载的机制来保证初始化实例时只有一个线程。不同的地方在饿汉式方式是只要Singleton类被装载就会实例化,没有Lazy-Loading的作用,而静态内部类方式在Singleton类被装载时并不会立即实例化,而是在需要实例化时,调用getInstance方法,才会装载SingletonInstance类,从而完成Singleton的实例化。

类的静态属性只会在第一次加载类的时候初始化,所以在这里,JVM帮助我们保证了线程的安全性,在类进行初始化时,别的线程是无法进入的。

【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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