java单例模式

单例模式详解

今天学了单例,贴出来大家共享下,哈哈。

 

Singleton 模式的宗旨在于确保某个类只有一个实例,别且为之提供一个全局访问点。为了防止其他工作人员实例化我们的类,

可以为该类创建唯一一个构造器,并将构造器的可见设置为私有。值得注意的是,如果我们创建了其他的非私有的构造器,或者根本没有为该类提

供构造器,那么其他人员还是能实例化我们的类。 如果不希望提前创建单例对象,我们可以等到第一次使用该单例对象的时候在创建它,即


通常单例模式在Java语言中,有两种构建方式:

懒汉方式:指全局的单例实例在第一次被使用时构建。延迟初始化。 
饿汉方式:指全局的单例实例在类装载时构建。 急切初始化。 
1,饿汉式单例类


public class Singleton1 {
    
    private Singleton1() {
    }
    // 在自己内部定义自己一个实例.
    // 注意这是private 只供内部调用

    private static Singleton1 instance = new Singleton1();

    /** *//**
     *  这里提供了一个供外部访问本class的静态方法,可以直接访问  
     * @return
     */
    public static Singleton1 getInstance() {
        return instance;
    }
}

 

2,懒汉式单例类

public class Singleton2 {

    private static Singleton2 instance = null;
    /** *//**
     * 这个方法比上面有所改进,不用每次都进行生成对象,只是第一次   
     * 使用时生成实例,提高了效率!
     * @return
     */
    public static  Singleton2 getInstance() {    
        if (instance == null)
            instance = new Singleton2();
        return instance;
    }
}

 

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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