23种设计模式(1)-单例模式

本文深入解析单例模式的定义、特点、实现方式及其优缺点,包括饿汉式、懒汉式及双重检查锁等实现机制,探讨其在内存管理、性能优化及资源共享等方面的应用。

一、定义

单例模式,是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例。即一个类只有一个对象实例。

二、特点

  • 1、单例类只能有一个实例。
  • 2、单例类必须自己创建自己的唯一实例。
  • 3、单例类必须给所有其他对象提供这一实例

三、单例模式的要点

  • 1.私有的构造方法
  • 2.指向自己实例的私有静态引用
  • 3.以自己实例为返回值的静态的公有的方法

四、单例模式根据实例化对象时机的不同分为两种

一种是饿汉式单例,一种是懒汉式单例。
饿汉式单例在单例类被加载时候,就实例化一个对象交给自己的引用;而懒汉式在调用取得实例方法的时候才会实例化对象。

  • 饿汉式单例
public class Singleton {  
    private static Singleton singleton = new Singleton();  
    private Singleton(){}  
    public static Singleton getInstance(){  
        return singleton;  
    }  
}
  • 懒汉式单例
public class Singleton {  
    private static Singleton singleton;  
    private Singleton(){}  

    public static synchronized Singleton getInstance(){  
        if(singleton==null){  
            singleton = new Singleton();  
        }  
        return singleton;  
    }  
}  
  • 单例模式还有一种比较常见的形式:双重锁的形式
public class Singleton{    
    private static volatile Singleton instance=null;    
    private Singleton(){        
    //do something
    }    
    public static  Singleton getInstance(){        
        if(instance==null){            
            synchronized(SingletonClass.class){                
                if(instance==null){
                    instance=new Singleton();
                }
            }
        }        
    return instance;
     }
}

这个模式将同步内容下方到if内部,提高了执行的效率,不必每次获取对象时都进行同步,只有第一次才同步,创建了以后就没必要了。
这种模式中双重判断加同步的方式,比第一个例子中的效率大大提升,因为如果单层if判断,在服务器允许的情况下,假设有一百个线程,耗费的时间为100*(同步判断时间+if判断时间),而如果双重if判断,100的线程可以同时if判断,理论消耗的时间只有一个if判断的时间。
所以如果面对高并发的情况,而且采用的是懒汉模式,最好的选择就是双重判断加同步的方式。

五、单例模式的优点

  • 1.在内存中只有一个对象,节省内存空间。
  • 2.避免频繁的创建销毁对象,可以提高性能。
  • 3.避免对共享资源的多重占用。
  • 4.可以全局访问。

六、单例模式的缺点

  • 1.扩展困难,由于getInstance静态函数没有办法生成子类的实例。如果要拓展,只有重写那个类。
  • 2.隐式使用引起类结构不清晰。
  • 3.导致程序内存泄露的问题。

七、适用场景

  • 1.需要频繁实例化然后销毁的对象。
  • 2.创建对象时耗时过多或者耗资源过多,但又经常用到的对象。
  • 3.资源共享的情况下,避免由于资源操作时导致的性能或损耗等
  • 4.控制资源的情况下,方便资源之间的互相通信。

八、单例模式注意事项

  • 1.只能使用单例类提供的方法得到单例对象,不要使用反射,否则将会实例化一个新对象。
  • 2.不要做断开单例类对象与类中静态引用的危险操作。
  • 3.多线程使用单例使用共享资源时,注意线程安全问题。

九、关于Java中单例模式的一些常见问题

1、单例模式的对象长时间不用会被jvm垃圾收集器收集吗?

除非人为地断开单例中静态引用到单例对象的联接,否则jvm垃圾收集器是不会回收单例对象的。
jvm卸载类的判定条件如下:

  • 1.该类所有的实例都已经被回收,也就是java堆中不存在该类的任何实例。
  • 2.加载该类的ClassLoader已经被回收。
  • 3.该类对应的java.lang.Class对象没有任何地方被引用,无法在任何地方通过反射访问该类的方法。

只有三个条件都满足,jvm才会在垃圾收集的时候卸载类。显然,单例的类不满足条件一,因此单例类也不会被回收。

2、在一个jvm中会出现多个单例吗?

在分布式系统、多个类加载器、以及序列化的的情况下,会产生多个单例,这一点是无庸置疑的。那么在同一个jvm中,会不会产生单例呢?使用单例提供的getInstance()方法只能得到同一个单例,除非是使用反射方式,将会得到新的单例。

Class c = Class.forName(Singleton.class.getName());  
Constructor ct = c.getDeclaredConstructor();  
ct.setAccessible(true);  
Singleton singleton = (Singleton)ct.newInstance();

这样,每次运行都会产生新的单例对象。所以运用单例模式时,一定注意不要使用反射产生新的单例对象。

3、在getInstance()方法上同步有优势还是仅同步必要的块更优优势?

因为锁定仅仅在创建实例时才有意义,然后其他时候实例仅仅是只读访问的,因此只同步必要的块的性能更优,并且是更好的选择。
缺点:只有在第一次调用的时候,才会出现生成2个对象,才必须要求同步。而一旦singleton 不为null,系统依旧花费同步锁开销,有点得不偿失。

4、单例类可以被继承吗

根据单例实例构造的时机和方式不同,单例模式还可以分成几种。但对于这种通过私有化构造函数,静态方法提供实例的单例类而言,是不支持继承的。
这种模式的单例实现要求每个具体的单例类自身来维护单例实例和限制多个实例的生成。但可以采用另外一种实现单例的思路:登记式单例,来使得单例对继承开放。

原文

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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