


Bagaimana untuk melaksanakan struktur data dan algoritma serentak dalam C++?
Bagaimana untuk melaksanakan struktur data dan algoritma serentak dalam C++?
Dalam pengaturcaraan serentak, penggunaan struktur data dan algoritma yang betul adalah sangat penting. Dalam C++, kita boleh menggunakan pelbagai kaedah untuk melaksanakan struktur dan algoritma data serentak, termasuk menggunakan kunci mutex, pembolehubah keadaan, operasi atom, dsb.
1. Gunakan kunci mutex
Kunci mutex ialah mekanisme kawalan serentak yang paling asas dicapai dengan mengunci sumber yang dikongsi dan kemudian mengawal akses. Dalam C++, kita boleh menggunakan std::mutex untuk melaksanakan kunci mutex.
Sebagai contoh, kita boleh menggunakan kunci mutex untuk melaksanakan baris gilir selamat benang yang mudah:
#include <mutex> #include <queue> template<typename T> class ConcurrentQueue { private: std::queue<T> q; std::mutex mtx; public: void push(const T& value) { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); q.push(value); } T pop() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); if (q.empty()) throw std::runtime_error("Queue is empty"); T value = q.front(); q.pop(); return value; } bool empty() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); return q.empty(); } };
Dalam kod di atas, kami menggunakan std::mutex untuk melindungi operasi baris gilir dan mengurus mutex secara automatik melalui std::lock_guard Mengunci dan membuka kunci. Ini memastikan bahawa apabila beberapa utas mengakses baris gilir pada masa yang sama, hanya satu utas yang mengendalikan baris gilir.
2. Gunakan pembolehubah keadaan
Pembolehubah keadaan ialah cara lain untuk melaksanakan struktur data dan algoritma serentak dalam C++. Pembolehubah keadaan boleh digunakan untuk penyegerakan dan komunikasi antara benang.
Sebagai contoh, kita boleh menggunakan pembolehubah keadaan untuk melaksanakan baris gilir selamat benang yang mudah Apabila baris gilir kosong, utas pengguna akan menunggu dan menyekat sehingga data baharu dimasukkan ke dalam baris gilir oleh benang pengeluar.
#include <mutex> #include <queue> #include <condition_variable> template<typename T> class ConcurrentQueue { private: std::queue<T> q; std::mutex mtx; std::condition_variable cv; public: void push(const T& value) { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); q.push(value); cv.notify_one(); } T pop() { std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx); cv.wait(lock, [this] { return !q.empty(); }); T value = q.front(); q.pop(); return value; } bool empty() { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); return q.empty(); } };
Dalam kod di atas, kami menggunakan std::condition_variable untuk melaksanakan operasi menunggu dan pemberitahuan. Apabila baris gilir kosong, urutan pengguna memanggil fungsi cv.wait() untuk menunggu sehingga data baharu dimasukkan ke dalam baris gilir oleh urutan pengeluar, dan kemudian fungsi cv.notify_one() memberitahu urutan pengguna untuk meneruskan pelaksanaan.
3. Gunakan operasi atom
Operasi atom ialah kaedah operasi khas yang memastikan operasi pada sumber yang dikongsi tidak terganggu. C++11 memperkenalkan satu siri antara muka operasi atom yang boleh digunakan untuk melaksanakan struktur dan algoritma data serentak yang cekap.
Sebagai contoh, kita boleh menggunakan operasi atom untuk melaksanakan pembilang selamat benang mudah:
#include <atomic> class ConcurrentCounter { private: std::atomic<int> count; public: ConcurrentCounter() : count(0) {} int increment() { return count.fetch_add(1) + 1; } int decrement() { return count.fetch_sub(1) - 1; } int get() { return count.load(); } };
Dalam kod di atas, kami menggunakan std::atomic untuk mengisytiharkan pembolehubah atom melalui std::atomic::fetch_add() dan std Fungsi ::atomic::fetch_sub() menjalankan operasi atom pada kaunter untuk memastikan keselamatan benang.
Ringkasan:
Melaksanakan struktur data dan algoritma serentak dalam C++ ialah tugas yang kompleks dan penting. Kita boleh menggunakan kunci mutex, pembolehubah keadaan, operasi atom dan banyak kaedah lain untuk memastikan keselamatan benang. Apabila mereka bentuk struktur dan algoritma data serentak, kita perlu mempertimbangkan sepenuhnya keseimbangan antara ketekalan data dan keselarasan, serta mengelakkan masalah biasa dalam pengaturcaraan serentak seperti kebuntuan dan keadaan perlumbaan.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk melaksanakan struktur data dan algoritma serentak dalam C++?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Ditulis di atas & pemahaman peribadi penulis: Pada masa ini, dalam keseluruhan sistem pemanduan autonomi, modul persepsi memainkan peranan penting Hanya selepas kenderaan pemanduan autonomi yang memandu di jalan raya memperoleh keputusan persepsi yang tepat melalui modul persepsi boleh Peraturan hiliran dan. modul kawalan dalam sistem pemanduan autonomi membuat pertimbangan dan keputusan tingkah laku yang tepat pada masanya dan betul. Pada masa ini, kereta dengan fungsi pemanduan autonomi biasanya dilengkapi dengan pelbagai penderia maklumat data termasuk penderia kamera pandangan sekeliling, penderia lidar dan penderia radar gelombang milimeter untuk mengumpul maklumat dalam modaliti yang berbeza untuk mencapai tugas persepsi yang tepat. Algoritma persepsi BEV berdasarkan penglihatan tulen digemari oleh industri kerana kos perkakasannya yang rendah dan penggunaan mudah, dan hasil keluarannya boleh digunakan dengan mudah untuk pelbagai tugas hiliran.

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Lapisan bawah fungsi C++ sort menggunakan isihan gabungan, kerumitannya ialah O(nlogn), dan menyediakan pilihan algoritma pengisihan yang berbeza, termasuk isihan pantas, isihan timbunan dan isihan stabil.

Konvergensi kecerdasan buatan (AI) dan penguatkuasaan undang-undang membuka kemungkinan baharu untuk pencegahan dan pengesanan jenayah. Keupayaan ramalan kecerdasan buatan digunakan secara meluas dalam sistem seperti CrimeGPT (Teknologi Ramalan Jenayah) untuk meramal aktiviti jenayah. Artikel ini meneroka potensi kecerdasan buatan dalam ramalan jenayah, aplikasi semasanya, cabaran yang dihadapinya dan kemungkinan implikasi etika teknologi tersebut. Kecerdasan Buatan dan Ramalan Jenayah: Asas CrimeGPT menggunakan algoritma pembelajaran mesin untuk menganalisis set data yang besar, mengenal pasti corak yang boleh meramalkan di mana dan bila jenayah mungkin berlaku. Set data ini termasuk statistik jenayah sejarah, maklumat demografi, penunjuk ekonomi, corak cuaca dan banyak lagi. Dengan mengenal pasti trend yang mungkin terlepas oleh penganalisis manusia, kecerdasan buatan boleh memperkasakan agensi penguatkuasaan undang-undang

Apabila menggunakan struktur data kompleks dalam Java, Comparator digunakan untuk menyediakan mekanisme perbandingan yang fleksibel. Langkah-langkah khusus termasuk: mentakrifkan kelas pembanding, menulis semula kaedah bandingkan untuk menentukan logik perbandingan. Buat contoh pembanding. Gunakan kaedah Collections.sort, menghantar contoh koleksi dan pembanding.

01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh

1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58

Struktur data dan algoritma ialah asas pembangunan Java Artikel ini meneroka secara mendalam struktur data utama (seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, dll.) dan algoritma (seperti pengisihan, carian, algoritma graf, dll.) dalam Java. Struktur ini diilustrasikan dengan contoh praktikal, termasuk menggunakan tatasusunan untuk menyimpan skor, senarai terpaut untuk mengurus senarai beli-belah, tindanan untuk melaksanakan rekursi, baris gilir untuk menyegerakkan benang, dan pepohon dan jadual cincang untuk carian dan pengesahan pantas. Memahami konsep ini membolehkan anda menulis kod Java yang cekap dan boleh diselenggara.
