单例模式学习笔记

单例模式:保证一个类只有一个实例,同时提供访问唯一实例的方法。

模式实现思路:把创建类实例的权限收回(即构造方法私有化),让类自己本身来负责创建实例的工作,同时提供一个外部类实例访问的方法。

单例模式分为两种实现方式:饿汉模式和懒汉模式。

(1)饿汉模式:在类加载的时候就创建实例

public class Singleton {       

        private static Singleton singletonInstance=new Singleton();    //实例化Singleton对象

private Singleton(){}    //私有化构造函数

public static Singleton getSingletonInstance(){    //提供获取Singleton对象的方法
return singletonInstance;

}

}

(2)懒汉模式:等到第一次使用的时候才创建实例

public class Singleton {  

        private static Singleton singltonInstance=null;     //定义一个Sington变量singltonInstance
private Singleton(){}     //构造函数私有化

public static Singleton getSingletonInstance(){    //提供获取Singleton对象的方法

//判断singltonInstance是否为空,如果为空,则创建一个对象赋予singltonInstance,否则直接返回

                if(singltonInstance == null){    

singltonInstance=new Singleton();
}
return singltonInstance;

}

(3)两种模式的比较

A:时间与空间

懒汉模式是典型的时间换空间,即每次在获取实例的时候,都要进行判断,是否需要创建实例,浪费时间。但,如果一直没有的时候,就不会创建实例,节省空间。

饿汉模式则是空间换时间,在类加载的时候就创建实例,每次调用的时候直接调用,不需要判断,节省时间,但如果一直没有被使用则会浪费内存空间。

B:线程安全

懒汉模式:不加同步的懒汉模式是线程不安全的。懒汉模式实现线程安全,加上Synchronized即可。

饿汉模式:是线程安全的,因为使用static,虚拟机只保证装载一次。

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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