设计模式 创建型模式之单例模式

本文介绍了单例模式的基础知识,包括其标准定义、分析说明及应用场景。通过具体例子展示了如何在Java中实现单例模式,确保类的唯一实例,并提供全局访问点。

1 基础知识

1.1 标准定义

单例模式标准定义:保证一个类仅有一个实例, 并提供一个访问它的全局访问点。

1.2 分析和说明

单例模式属于创建型 模式,单例模式确保一个类只有一个实例,而且自行实例化并向整个系统提供这个实例单例模式。就是采取一定的方法保证在整个的软件系统中,对某个类只能存在一个对象实例,并且其他类可以通过某种 方法访问该实例。单例模式只应在有真正的“单一实例”的需求时才可使用。单例模式只有一个角色,就是要进行单例的类。


2 应用场景举例

比如公司规定,一个市场用户只能由一个市场人员跟踪。最初用户联系公司的时候,任命一个市场人员负责这个用户。以后这个用户再继续联系公司,全部统一由指定的这个市场人员来负责。

在这里可以把SaleMan就是一个要求单例的类,ServiceManager是一个提供单例方法的类。其类图如下:


单例模式实现的顺序图,实现顺序描述:(1)创建一个销售员实例对象;(2)创建一个服务实例对象;(3)最初向服务对象要求服务;(4)返回销售员实例对象;(5)多次向服务对象提出服务,返回同一个销售员实例对象。


3,Java的实现程序代码

ServiceManager类的程序代码如下:

public class ServiceManager {
private SaleMan saleMan = null;
public ServiceManager(SaleMan saleMan){
this.saleMan = saleMan;
}

public SaleMan getSaleManService(){
if(saleMan != null)return saleMan;
return saleMan;
}
}


SaleMan类文件程序代码如下:

public class SaleMan {
private String name;
private String service;

public SaleMan(String name ,String service){
this.name = name;
this.service = service;
}


public String getName() {
return name;
}


public void setName(String name) {
this.name = name;
}


public String getService() {
return service;
}


public void setService(String service) {
this.service = service;
}

}


单例模式测试程序代码如下:

public class Client {
public static void main(String[] srgs){
SaleMan saleMan = new SaleMan("xiaoliu", "xiaoliu de fu wu");
ServiceManager service = new ServiceManager(saleMan);
System.out.print("第一次获取服务");
SaleMan saleman = service.getSaleManService();
System.out.println(saleman.getService());

System.out.print("第二次获取服务");
saleman = service.getSaleManService();
System.out.println(saleman.getService());
}
}






内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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