单例模式

单例模式详解

单例模式

定义

一个类只有一个实例对象

简介

  • 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

  • 主要解决问题

一个全局使用的类频繁的创建与销毁

  • 何时使用

控制实例数目,节省系统资源

  • 如何实现

判断系统是否已有这个单例,如果有,直接返回,如果没有,创建单例

  • 优点

在内存里只有一个实例,减少了内存的开销
避免对共享资源的多重占用

  • 缺点

没有接口
不能继承

  • 使用场景

需要生成唯一序列的环境
需要频繁实例化然后销毁的对象
创建对象时耗时过多或消耗资源过多,但又经常用到的对象
方便资源相互通信的环境
工具类对象
频繁访问数据库或文件的对象

  • 注意

单例类只能有一个实例
单例类必须自己创建自己的唯一实例
单例类必须给所有其它对象提供这一实例

实现方式

  1. 懒汉模式

优点:第一次调用才初始化,避免内存浪费

缺点:必须加锁才能保证单例,但加锁会影响效率

实例:

public class Singleton {  
    private static Singleton instance;  
    private Singleton (){}  
    public static synchronized Singleton getInstance() {  
    if (instance == null) {  
        instance = new Singleton();  
    }  
    return instance;  
    }  
}
  1. 饿汉模式

优点: 没有加锁,执行效率会提高

缺点:类加载时就初始化,浪费内存

实例:

public class Singleton {  
    private static Singleton instance = new Singleton();  
    private Singleton (){}  
    public static Singleton getInstance() {  
    return instance;  
    }  
}
  1. 双重校验锁(双检锁)模式

实例:

public class Singleton {  
    private volatile static Singleton singleton;  
    private Singleton (){}  
    public static Singleton getSingleton() {  
      if (singleton == null) {  
          synchronized (Singleton.class) {  
            if (singleton == null) {  
                singleton = new Singleton();  
            }  
          }  
      }  
    return singleton;  
    }  
}
  1. 登记(静态内部类)模式

实例:

public class Singleton {  
    private static class SingletonHolder {  
    private static final Singleton INSTANCE = new Singleton();  
    }  
    private Singleton (){}  
    public static final Singleton getInstance() {  
    return SingletonHolder.INSTANCE;  
    }  
}
  1. 枚举模式

实例:

public enum Singleton {  
    INSTANCE;  
    public void whateverMethod() {  
    }  
}
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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