php单例模式

这个东西虽然早就看过,但经常不用又忘了。哎,很多东西需要不断的实践操作。。。。。。。。。。。。。

 

其实原理就是构造函数这里做判断,不让直接实例化。需要用静态STATIC变量作记录。私有化private

这是我自己随便写的:

  1. class MyClass{
  2. private static _instance;
  3. private myClass(){}
  4. public getInstance(){
  5.   if(_instance == null){
  6.   news myClass();  //实例化自身类,private在自己内中实例化
  7. }
  8. return _instance;
  9. }
  10. }

 

 

网摘一:

 

01class User {
02    static function getInstance()
03    {
04    if (self::$instance == NULL) { // If instance is not created yet, will create it.
05        self::$instance = new User();
06    }
07    return self::$instance;
08    }
09    private function __construct() 
10    // Constructor method as private  so by mistake developer not crate
11    // second object  of the User class with the use of new operator
12    {
13    }
14    private function __clone()
15    // Clone method as private so by mistake developer not crate 
16    //second object  of the User class with the use of clone.
17    {
18    }
19      
20    function Log($str)
21    
22    echo $str;
23    }
24    static private $instance = NULL;
25}
26User::getInstance()->Log("Welcome User");

 

网摘二:

01class User {
02    static function getInstance()
03    {
04    if (self::$instance == NULL) { // If instance is not created yet, will create it.
05        self::$instance = new User();
06    }
07    return self::$instance;
08    }
09    private function __construct() 
10    // Constructor method as private  so by mistake developer not crate
11    // second object  of the User class with the use of new operator
12    {
13    }
14    private function __clone()
15    // Clone method as private so by mistake developer not crate 
16    //second object  of the User class with the use of clone.
17    {
18    }
19      
20    function Log($str)
21    
22    echo $str;
23    }
24    static private $instance = NULL;
25}
26User::getInstance()->Log("Welcome User");
【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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