设计模式之单件模式

单件模式 别名:Singleton
意图: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;
适用性:
1.当类只能有一个实例,而客户可以从一个众所周知的访问点访问它时。
2.当这个唯一实例应该是通过子类化可扩展的,并且客户端应该无需更改代码就能使用一个扩展实例时。
优点:
1.对唯一实例的受访控制;
2.缩小名空间,避免全局变量污染;
3.允许通过子类对操作和表示进行精化;
4.可以扩充为可变数目的实例(这样就形成对象池模式);
5.比类操作更灵活(C++、C#中类操作不能设计为可变数目实例,且类操作亦无法实现为虚函数)
缺点:
无法在语法层面做到既保证仅有一实例,又能被其client扩展。
参与者:Singleton
实现:
1.封闭构造函数,提供静态函数作为访问实例的接口;
2.采用protected构造函数,允许子类进行扩展与动态配置;
3.利用注册方式为某些类提供一个全局访问点
相关:AbstractFactory、Builder、Prototype这些类通常采用单件模式
延伸:
Microsoft:在.net中,微软从语法层面利用静态类提供了单件模式的实现,但如果该单件类的实例化依赖于某运行时变量,则需要自己编写相关单件类,否则,我没发现任何一种设计比微软语法层面机制更好。

示例:
C#:此类为一个支持继承体系的singleton工具类,此类只能提供全局访问点,不能提供语法层面的单件约束。
 

public abstract class Singleton<T>  where T : Singleton<T>, new()
    {
        private static T _singleton = default(T);
        
        protected Singleton() {
            System.Diagnostics.Trace.Assert(_singleton == null);
        }
        
        public static T Instance<U>() where U:T,new()
        {
            lock (typeof(T))
            {
                return _singleton = (_singleton ?? new U());
            }
        }
    }



客户端使用:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using Sysnet.DesignPatterns;
using Sysnet.Security.Rights;
using Sysnet.Security;
namespace Sysnet.Environments.Rights
{
    public class RightManager : Singleton<RightManager>,IRightManager
 //RightManager单件类为最终的客户端调用的单件类,然而从设计上来说,其可能继承于一个具备一定通用功能的非单件权限管理类。这样就涉及到一个多重继承的例子,其一个父类保证该实例的单件化,另一个父类提供基本的权限管理功能。C#语法层面不支持多重继承,关于在C#中的多重继承的设计,在适配器模式中进行描述。
    {

        public bool Verify(ISession session,IRequest requst)
        {
            return true;
        }
    }
}



代码参见:SyntCore,EnvirLib工程。

C++:下面是一个利用模板机制实现的支持继承(含多重继承)的C++单件类,其实现思路与上述C#类似:

 template<typename T>
 class SingleTon
 {
 public:
  static T* ms_SingleTon;
 
  SingleTon()
  {
   assert(!ms_SingleTon);
   int offset = (int)(T*)1 - (int)(SingleTon<T>*)(T*)1;
   ms_SingleTon = (T*)((int)this + offset);
  }
  ~SingleTon()
  {
   assert(ms_SingleTon);
   ms_SingleTon = 0;
  }
 
  static T& GetSingleTon()
  {
   assert(ms_SingleTon);
   return *ms_SingleTon;
  }
 
  static T* GetSingleTonPtr()
  {
   return ms_SingleTon;
  }
 };
  // 初始化
template<typename T> T* SingleTon<T>::ms_SingleTon = 0;


 

下面的CProgram类实现了单件模式,其作用是为应用程序提供一种全局设置:

#pragma once
#include "../Include/Singleton.h"
#include "WindExt.h"
class WINDEXT_API CProgram : public SingleTon<CProgram>
{
public:
 typedef void (* RepeatRunCallBack)();
private:
 GUID m_guidApplication;
 HANDLE m_hMutex;
 DECLARE_PROPERTY(RepeatRunCallBack,RepeatRunCallBack);
public:
 CProgram();
 void SetApplicationId(GUID &guid);
 void SetApplicationIdByResource(UINT resourceid);
 void SetErrorMode();
 void SetRunOnce();
 virtual ~CProgram(void);
};



 

上述两个单件类均由于支持继承,其基类的构造函数不能为private,因此无法在语法层面保证其不被二次实例化,只能借助运行时检查防止其创建多个实例。

 

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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