java的单例模式的一个例子

本文介绍了一种使用Java实现单例模式的方法,并通过一个具体的示例进行了解释。该示例展示了一个单例类的创建过程及其如何确保在整个运行环境中只存在一个实例。
单例模式就是运行环境中只存在一个实例,
java.lang.Object类 的toString() 输出的内容是内存地址, 因此自定义的类 如果没有重写toString() 时 也同样。

package com.lyx.demo;
/**
* 定义一个 单例的类
* 作者:李亚希
*/
public class SingletonDemo {
public static int index; //标示 类的索引
private SingletonDemo()
{
index++;
System.out.println("我是第"+index+"个实例");
}
public static SingletonDemo instance=null;


public static SingletonDemo getInstance()
{
if(instance==null)
{
instance= new SingletonDemo();
}
return instance;
}


}

package com.lyx.demo;
/*
* 单例测试类
*/
public class TestSingleton {

public static void main(String[] args) {
SingletonDemo sd1=SingletonDemo.getInstance();
System.out.println(sd1);
SingletonDemo sd2=SingletonDemo.getInstance();
System.out.println(sd2);
SingletonDemo sd3=SingletonDemo.getInstance();
System.out.println(sd3);
SingletonDemo sd4=SingletonDemo.getInstance();
System.out.println(sd4);
}

}




运行结果:

我是第1个实例
com.lyx.demo.SingletonDemo@c17164
com.lyx.demo.SingletonDemo@c17164
com.lyx.demo.SingletonDemo@c17164
com.lyx.demo.SingletonDemo@c17164
内容概要:本文系统阐述了智能物流路径规划的技术体系与实践应用,涵盖其发展背景、核心问题建模、关键算法、多目标与动态环境处理、系统架构及典型应用场景。文章以车辆路径问题(VRP)及其变体为核心数学模型,介绍了从Dijkstra、A*等单智能体算法到多车VRP的元启发式求解方法(如遗传算法、蚁群算法、大规模邻域搜索),并深入探讨了多目标优化(成本、时间、碳排放)与动态环境(实时订单、交通变化)下的自适应规划策略。结合城市配送、干线运输、场内物流等案例,展示了路径规划在提升效率、降低成本方面的实际价值,并分析了当前面临的复杂性、不确定性等挑战,展望了AI融合、数字孪生、车路协同等未来趋势。; 适合人群:具备一定物流、运筹学或计算机基础,从事智能交通、物流调度、算法研发等相关工作的技术人员与管理人员,工作年限1-5年为宜。; 使用场景及目标:①理解智能物流路径规划的整体技术架构与核心算法原理;②掌握VRP建模方法与多目标、动态环境下路径优化的实现策略;③为物流系统设计、算法选型与系统优化提供理论依据与实践参考; 阅读建议:建议结合文中案例与数学模型,重点理解算法选择与实际业务场景的匹配逻辑,关注动态规划与多目标优化的工程实现难点,可配合仿真工具或开源求解器进行实践验证。
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