单例设计模式实现细节

本文深入探讨了单例设计模式的实现方式,包括饿汉式和懒汉式的区别。通过具体的代码示例,展示了如何确保一个类仅创建一个实例,并提供全局访问点。

单例设计指的是一个类只允许产生一个实例化对象

public class Singleton {
	
	//在类的内部是允许访问私有结构,所以可以在类的内部产生实例化对象
	 static Singleton instance=new Singleton();//内部产生实例化对象
	/*为什么需要使用static关键字呢?
	 * 当使用了static关键字后,我们可以直接在外部使用 类名称.对象属性
	 * Singleton s=Singleton.instance;获得Singleton实例化对象instance
	*/
	private Singleton(){    //所以方法都可以使用四种权限修饰符
		
	}
	
	
	public static Singleton getInstance() {
		return instance;
	}


	public static void setInstance(Singleton instance) {
		Singleton.instance = instance;
	}


	public void print(){
		System.out.println("Hello World!");
	}
}

public class Test {
	public static void main(String[] args) {
		Singleton s=null; 			//声明对象
		//因为instance对象(属性)使用啦static关键字所以可以直接用类名访问
		s=Singleton.instance;      //实例化对象
		s.print();
	}
}

这样做的目的是,只希望类中产生唯一的一个实例化对象。
作为这种单例设计模式,也有两类形式:懒汉式、饿汉式。
上面的程序做法就是一种饿汉式,只要程序加载啦那么就一定会自动创建好一个公共的instance对象,既然饿汉式,就希望整体的操作之中只能够有一个实例化对象,所以一般还会为其追加上final。
懒汉式:当第一次去使用Singleton类对象的时候才会为其实例化对象
(先提及一下,后面多线程具体讲解)

【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,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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