设计模式1:singleton

本文深入解析单例模式的实现原理,强调其确保类只有一个实例并提供全局访问点的关键作用。通过C#和C++代码示例,展示了如何利用静态字段初始化特性来保障线程安全的单例实例创建。

保证一个类只有一个实例,并且提供了访问该实例的全局访问点。

单例模式两个要点:

  1. 保证一个类总是有一个实例
  2. 提供该实例的全局访问点
// C# 版 Singleton


// 利用静态字段只初始化一次的特点保证只有一个全局实例。

public sealed class Singleton{
		private Singleton(){};
		private static Singleton instance = new Singleton();
		public static Singleton getInstance{              // 静态字段instance的访问器
				get{
						return instance;
				}
		}
}
// C++版 singleton
/*
哪怕是在多线程情况下,C++11标准也保证了本地静态变量只会初始化一次, 因此,假设你有一个现代C++编译器,这段代码是线程安全的。
*/

class FileSystem
{
public:
  static FileSystem& instance()
  {
    static FileSystem *instance = new FileSystem();   // 本地静态变量只初始化一次。
    return *instance;
  }

private:
  FileSystem() {}
};

【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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