《C++编程思想》读书笔记一 设计模式(待续。。。)

本文详细介绍了单例模式的概念及其在C++中的实现方式,并通过实例展示了如何使用单例模式来管理资源,提高代码的复用性和模块间的耦合度。

 

单件

 

#include <iostream>
using namespace std;

class Singleton
{
	static Singleton s;
	static int b;
	int i;
	Singleton(int x): i(x){};
	Singleton& operator=(Singleton&);
	Singleton(const Singleton&);

public:
	static Singleton& instance(){ return s; };
	int getValue(){ return i; };
	void setValue(int x){ i = x; };
};

Singleton Singleton::s(47);

int main(void)  
{		
	Singleton &s = Singleton::instance();
	cout << s.getValue() <<endl;
	Singleton &s2 = Singleton::instance();
	s2.setValue(9);
	cout << s.getValue() <<endl;
}


 

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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