实现Singleton(单例)模式.

本文详细介绍如何在Objective-C中实现Singleton模式。该模式通过确保类只有一个实例,并提供全局访问点来控制应用程序级别的共享资源。文章提供了具体代码示例,包括静态实例的声明与初始化、构造方法的实现、内存管理方法的重写等关键步骤。

实现Singleton(单例)模式

Singleton模式经常来做应用程序级别的共享资源控制, 应该说这个模式的使用频率非常高, 现在来看看在Objective-C里面的实现方法.
要实现一个Singleton Class, 至少需要做以下四个步骤:
1. 为Singleton Object实现一个静态实例, 初始化, 然后设置成nil.
2. 实现一个实例构造方法(通常命名为 sharedInstance 或者 sharedManager)检查上面声名的静态实例是否为nil, 如果是则新建并返回一个本类实例.
3. 重写 allocWithZone: 方法来保证当其他人直接使用 alloc 和 init 试图获得一个新实例的时候不会产生一个新的实例.
4. 适当的实现 copyWithZone:, release, retain, retainCount 和 autorelease.

 

下面是一个简单的例子:

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static MySingletonClass *sharedSingletonManager = nil;
 
+ (MySingletonClass*)sharedManager
{
    @synchronized(self) {
        if (sharedSingletonManager == nil) {
            [[self alloc] init]; // assignment not done here
        }
    }
 
    return sharedSingletonManager;
}
 
+ (id)allocWithZone:(NSZone *)zone
{
    @synchronized(self) {
        if (sharedSingletonManager == nil) {
            sharedSingletonManager = [super allocWithZone:zone];
            return sharedSingletonManager;  // assignment and return on first allocation
        }
    }
 
    return nil; //on subsequent allocation attempts return nil
}
 
- (id)copyWithZone:(NSZone *)zone
{
    return self;
}
 
- (id)retain
{
    return self;
}
 
- (unsigned)retainCount
{
    return UINT_MAX;  //denotes an object that cannot be released
}
 
- (void)release
{
    //do nothing
}
 
- (id)autorelease
{
    return self;
}
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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