面向对象—08—单例设计模式

本文详细阐述了Java中单例设计模式的原理与实现,包括饿汉式与懒汉式的区别与优缺点,并通过实例代码演示了如何确保类在内存中仅存在一个对象。

 

/*
设计模式:解决某一类问题最行之有效的方法
java中23中设计模式.
单例设计模式:解决一个类在内存只存在一个对象

想要保证对象唯一:
1,为了避免其他程序过多建立该类对象。先
禁止其他程序建立该类对象
2,还为了让其他程序可以访问该类对象,只好在
本类中,自定义一个对象
3,为了方便其他程序对自定义对象的访问,可以
对外提供一些访问方式

这三步怎么用代码体现呢?
1,将构造函数私有化
2,在类中创建一个本类对象
3,提供一个方法可以获取到该对象

对于事物该怎么描述,还怎么描述
当需要将该事物的对象保证在内存中是唯一时,加上上面三步

这个是先初始化对象
称为:饿汉式
Single类一进内存,就已经创建好了对象
*/
class Single
{
 private int num;
 public void setNum(int num)
 {
  this.num = num;
 }
 public int getNum()
 {
  return num; 
 }
 private Single(){}//
 
 private static Single s = new Single();//在类中创建一个本类对象
 
 public static Single getInstance()//返回Single类型
 {
  return s ; 
 }
}

class SingleDemo
{
 public static void main(String[] args)
 {
  Single s1 = Single.getInstance();
  Single s2 = Single.getInstance();
  
  s1.setNum(23);
  
  System.out.println(s2.getNum());
  
  //Single ss = Single.getInstance();//通过类名调用静态方法
 } 
}

-------------------------------------------------------------------------------------------------------

/*
对象是方法被调用时,才初始化,也叫做对象的
延时加载。称为:懒汉式
Single类进内存,对象还没有存在,只要调用了
getInstance方法时,才建立对象。
*/
class Single
{
 private static Single s = null;
 private Single(){}
 public static Single getInstance()//多线程会出问题
 {
  if(s==null)
   s = new Single();

   return s ;
 }
}
---------------------------------------
class Single
{
 private static Single s = null;
 private Single(){}
 public static synchronized Single getInstance()//效率低
 {
  if(s==null)
   s = new Single();

   return s;
 }
}
--------------------------------------------
class Single
{
 private static Single s = null;
 private Single(){}
 public static Single getInstance()//解决方案
 {
  if(s==null)
  {
   synchronized(Single.class);
   {
    if(s==null)
     s = new Single();  
   }
  }

  return s;
 }

}

class SingleDemo2
{
 
}
--------------------------------------------------------------------------------------------------
个人总结:定义单例设计模式,建议使用饿汉式。懒汉式多线程时候不安全
但可以加上synchronized解决。再加上if判断语句可以解决效率问题

 

 

【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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