单例的七种写法以及一些排序算法

一，单例
在开始接触软件编程这几年来，一直以为单例模式就只有饿汉和懒汉两种，即使在开发过程中也了解一两种，没想到居然有7中（目前知道的），优点孤陋寡闻了，这里详细介绍下目前我知道的七种单例模式，以及它们的优缺点
（1）.懒汉式（线程不安全）

public class Singleton {    private static Singleton mSingleton;    public Singleton() {    }    public static Singleton getInstance() {        if (mSingleton == null) {            mSingleton = new Singleton();        }        return mSingleton;    }}

说明：其效率高，但是在多线程下不能正常工作

（2）.懒汉式（线程安全）

public class Singleton {    private static Singleton mSingleton;    public Singleton() {    }    public static synchronized Singleton getInstance(){        if(mSingleton == null){            mSingleton = new Singleton();        }        return mSingleton;    }}

说明：能在多线程下正常工作，但是效率低。99%情况下不需要同步

（3）.饿汉

public class Singleton {    private static Singleton mSingleton = new Singleton();    public Singleton() {    }    public static Singleton getInstance() {        return mSingleton;    }}

说明：这种方式基于类加载（ClassLoder）机制避免了多线程的同步问题，不过，Instance在类装载时就实例化，虽然导致类装载的原因有很多种，在单例模式中大多数都是调用getInstance方法， 但是也不能确定有其他的方式（或者其他的静态方法）导致类装载，这时候初始化instance显然没有达到懒加载的效果。

（4）.饿汉（变种）

public class Singleton {    private static Singleton mSingleton = null;    static {        mSingleton = new Singleton();    }    public Singleton() {    }    public static Singleton getInstance() {        return mSingleton;    }}

说明：和第三种差不多，即都是在类初始化时实例

（5）静态内部类

public class Singleton {     private static class SingletonHolder{          private static final Singleton mSingleton = new Singleton();    }    private Singleton() {    }    public static final Singleton getInstance(){        return SingletonHolder.mSingleton;    }}

说明：这种方式同样利用了classloder的机制来保证初始化instance时只有一个线程，它跟第三种和第四种方式不同的是（很细微的差别）：第三种和第四种方式是只要Singleton类被装载了，那么instance就会被实例化（没有达到懒加载效果），而这种方式是Singleton类被装载了， instance不一定被初始化。因为SingletonHolder类没有被主动使用，只有显示通过调用getInstance方法时，才会显示装载SingletonHolder类，从而实例化instance。想象一下，如果实例化instance很消耗资源， 我想让他延迟加载，另外一方面，我不希望在Singleton类加载时就实例化，因为我不能确保Singleton类还可能在其他的地方被主动使用从而被加载，那么这个时候实例化instance显然是不合适的。这个时候，这种方式相比第三和第四种方式就显得很合理。

（6）.枚举

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

说明：这种方式是Effective Java作者Josh Bloch 提倡的方式，它不仅能避免多线程同步问题，而且还能防止反序列化重新创建新的对象。不过，由于1.5中才加入枚举特性，用这种方式写不免让人感觉生疏，在实际工作中，也很少有人这么写过。

（7）.双重校验锁

public class Singleton {     private volatile static Singleton mSingleton;    public Singleton() {    }    public static Singleton getInstance(){        if(mSingleton ==null){            synchronized (Singleton.class){                if(mSingleton == null){                    mSingleton = new Singleton();                }            }        }        return mSingleton;    }}

说明：这是第二种方式的升级版，但是只有在JDK1.5之后，双重检查锁定才能够正常达到单例效果。

以上七种单例模式在开发中视具体情况而使用。

二，排序算法

　查找和排序算法是算法的入门知识，其经典思想可以用于很多算法当中。因为其实现代码较短，应用较常见。
（1）.冒泡排序

说明：冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。

步骤：

1.比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。2.对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。3.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。4.持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。

效果图：

示例：

public class BubbleSort {    public void bubbleSort(int[] arr) {        //控制循环多少次        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {            //每一次循环次数            for (int j = 0; j < arr.length - i - 1; j++) {                if (arr[j] > arr[j + 1]) {                    int temp = arr[j];                    arr[j] = arr[j + 1];                    arr[j + 1] = temp;                }            }        }        for (int num : arr) {            System.out.printf(num + ",");        }    }}

（2）.插入排序

说明：插入排序（Insertion Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。

步骤：

1.从第一个元素开始，该元素可以认为已经被排序2.取出下一个元素，在已经排序的元素序列中从后向前扫描3.如果该元素（已排序）大于新元素，将该元素移到下一位置4.重复步骤3，直到找到已排序的元素小于或者等于新元素的位置5.将新元素插入到该位置中6.重复步骤2

示例：

public class InsertSort {    public void insertSort(int[] arr) {        int i, j, insertNote;// 要插入的数据        // 从数组的第二个元素开始循环将数组中的元素插入        for (i = 1; i < arr.length; i++) {            // 设置数组中的第2个元素为第一次循环要插入的数据            insertNote = arr[i];            j = i - 1;            while (j >= 0 && insertNote < arr[j]) {                // 如果要插入的元素小于第j个元素,就将第j个元素向后移动                arr[j + 1] = arr[j];                j--;            }            // 直到要插入的元素不小于第j个元素,将insertNote插入到数组中            arr[j + 1] = insertNote;        }        for (int num : arr) {            System.out.print(num + " ");        }    }}

（3）.选择排序

说明：选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理如下。首先在未排序序列中找到最小元素，存放到排序序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小元素，然后放到排序序列末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。

效果图：

示例：

public class SelectSort {    public void selectSort(int[] arr) {        //进行第i趟循环，第i趟确定i位置的数        for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) {            //假定一个最小者位置，然后用后面的数和它比较,直到找到最小者，交换位置            int minIndex = i;            for (int j = i + 1; j < arr.length; j++) {                //minIndex动态变化，确保找到本趟最小者位置                if (arr[j] < arr[minIndex]) {                    //改变假定最小者位置的值                    minIndex = j;                }            }            //在内层循环结束，也就是找到本轮循环的最小的数以后，再进行交换            if (minIndex != i) {                int temp = arr[minIndex];                arr[minIndex] = arr[i];                arr[i] = temp;            }        }        for (int num : arr) {            System.out.print(num + " ");        }

（4）.快速排序

说明：快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性。

步骤：

1.从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），2.重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。3.递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

效果图：

示例：

public class QuickSort {    public void quickSort(int[] arr) {        querySort(arr,0,arr.length-1);        for (int num : arr) {            System.out.printf(num + ",");        }    }    private int getMiddle(int[] list, int low, int high) {        int tmp = list[low];    //数组的第一个作为中轴        while (low < high) {            while (low < high && list[high] >= tmp) {                high--;            }            list[low] = list[high];   //比中轴小的记录移到低端            while (low < high && list[low] <= tmp) {                low++;            }            list[high] = list[low];   //比中轴大的记录移到高端        }        list[low] = tmp;  //中轴记录到尾        return low;       //返回中轴的位置    }    /**     * 递归排序     * @param list     * @param low     * @param high     */    private void querySort(int[] list, int low, int high) {        if (low < high) {            int middle = getMiddle(list, low, high);  //将list数组进行一分为二            querySort(list, low, middle - 1);  //对低字表进行递归排序            querySort(list, middle + 1, high);  //对高字表进行递归排序        }    }}

（5）.归并排序

说明：归并排序（Merge sort）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用

步骤：

1.申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列2.设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置3.比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置4.重复步骤3直到某一指针达到序列尾5.将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾

效果图：

示例：

public class MergeSort {    public void mergeSort(int[] arr) {        sort(arr,0,arr.length-1);        for (int num : arr) {            System.out.print(num + " ");        }    }    private static int[] sort(int[] nums, int low, int high) {        int mid = (low + high) / 2;        if (low < high) {            // 左边            sort(nums, low, mid);            // 右边            sort(nums, mid + 1, high);            // 左右归并            merge(nums, low, mid, high);        }        return nums;    }    private static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high) {        int[] temp = new int[high - low + 1];        int i = low;    // 左指针        int j = mid + 1;// 右指针        int k = 0;        // 把较小的数先移到新数组中        while (i <= mid && j <= high) {            if (nums[i] < nums[j]) {                temp[k++] = nums[i++];            } else {                temp[k++] = nums[j++];            }        }        // 把左边剩余的数移入数组        while (i <= mid) {            temp[k++] = nums[i++];        }        // 把右边边剩余的数移入数组        while (j <= high) {            temp[k++] = nums[j++];        }        // 把新数组中的数覆盖nums数组        for (int k2 = 0; k2 < temp.length; k2++) {            nums[k2 + low] = temp[k2];        }    }}

（6）.堆排序

说明：堆积排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。
堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征，使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。

大根堆排序算法的步骤：
① 初始化操作：将R[1..n]构造为初始堆；
② 每一趟排序的基本操作：将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换，然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)。
注意：
①只需做n-1趟排序，选出较大的n-1个关键字即可以使得文件递增有序。
②用小根堆排序与利用大根堆类似，只不过其排序结果是递减有序的。堆排序和直接选择排序相反：在任何时刻堆排序中无序区总是在有序区之前，且有序区是在原向量的尾部由后往前逐步扩大至整个向量为止。