单例设计模式

本文介绍了单例模式的两种实现方式:饿汉式和懒汉式,并详细解释了它们的区别及如何解决懒汉式的线程安全问题。此外,还提供了一个在Android应用中使用单例模式的示例。
保证在一个应用里面只有一个对象,实现方式有两种,懒汉式和饿汉式,
饿汉式一开始就初始化,并不存在线程的安全问题,实现如下
     实现思路,私有化构造函数,不让new对象,提供静态方法返回该对象实例,在定义成员变量的时候初始化
public class Person {
    private Person(){}
    private static Person p = new Person();
    public static Person getInstance(){
        return p;
    }
}

饿汉式在使用的时候再去进行初始化,这样就有可能会产生线程安全问题,解决方式是双重检查
     实现思路,私有化构造函数,在调用获取对象的时候再进行初始化,这样就回存在一个安全隐患,需要双重检查判断
public class Person {
    private Person() {}
    private static Person p;
    public Person getInstance(){
         if(p == null){
              synchronized (Person.class) {
                  if(p == null){
                      p = new Person();
                  }
            }
         }
         return p;
    }
}

在android应用中,我们经常也会用到单例模式,比入我在之前一个项目中,我把我的个人信息用一个单独的类管理,然后做成了单例,在是使用的时候需要传递Context,然后就会有内存泄露的危险

public class UserInfoManger {
      private static UserInfoManger mUserInfoManger = new UserInfoManger();
      private UserInfoManger(){}
      private UserInfo mUserInfo;
      public static UserInfoManger getInstance(){
            return mUserInfoManger;
     }
      public UserInfo getmUserInfo(Context context) {
            if( mUserInfo == null){
                 mUserInfo = new UserInfo(context);
           }
            return mUserInfo;
     }
}

这里应该加上一些处理
public class UserInfoManger {
      private static UserInfoManger mUserInfoManger = new UserInfoManger();
      private UserInfoManger(){}
      private UserInfo mUserInfo;
      public static UserInfoManger getInstance(){
            return mUserInfoManger;
     }
      public UserInfo getmUserInfo(Context context) {
            if( mUserInfo == null){
                context.getApplicationContext();
                 mUserInfo = new UserInfo(context);
           }
            return mUserInfo;
     }
}




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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