Cracking the coding interview--Q18.5

本文讨论了如何设计并发控制机制确保线程执行顺序,包括使用信号量实现线程间的互斥与同步,以及如何确保方法在特定顺序下执行。

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题目

原文:

Suppose we have the following code:

class Foo {
public:
A(.....); /* If A is called, a new thread will be created and
* the corresponding function will be executed. */
B(.....); /* same as above */
C(.....); /* same as above */
}
Foo f;
f.A(.....);
f.B(.....);
f.C(.....);
i) Can you design a mechanism to make sure that B is executed after A, and C is executed after B?
iii) Suppose we have the following code to use class Foo. We do not know how the threads will be scheduled in the OS.
Foo f;
f.A(.....); f.B(.....); f.C(.....);
f.A(.....); f.B(.....); f.C(.....);
Can you design a mechanism to make sure that all the methods will be executed in sequence?

译文:

假设我们有以下代码:

class Foo {
public:
A(.....); /* 如果A被调用,一个新的线程将被创建,并且相应的函数将被执行*/
B(.....); /*同上 */
C(.....); /*同上 */
}
Foo f;
f.A(.....);
f.B(.....);
f.C(.....);

i) 你能设计一个机制确保B在A之后被调用,C在B后调用吗?
iii)假如我们有以下代码可以使用Foo类。我们不知道线程在系统中将会怎样被安排。
Foo f;
f.A(.....); f.B(.....); f.C(.....);
f.A(.....); f.B(.....); f.C(.....);
你可以设计一个机制确保所有方法将会按顺序被执行吗?


解答

第一问,初始的两个信号量都为0,函数A执行完后,信号量s_a会加1,这时B才可执行。 B执行完后信号量s_b加1,这时C才可执行。以此保证A,B,C的执行顺序。 注意到函数A其实没有受到限制,所以A可以被多个线程多次执行。比如A执行3次, 此时s_a=3;然后执行B,s_a=2,s_b=1;然后执行C,s_a=2,s_b=0; 然后执行B,s_a=1,s_b=1。即可以出现类似这种序列:AAABCB。

Semaphore s_a(0);
Semaphore s_b(0);
A {
    /***/
    s_a.release(1); // 信号量s_a加1
}
B {
    s_a.acquire(1); // 信号量s_a减1
    /****/
    s_b.release(1); // 信号量s_b加1
}
C {
    s_b.acquire(1); // 信号量s_b减1
    /******/
}

第二问代码如下,与第一问不同,以下代码可以确保执行顺序一定严格按照: ABCABCABC…进行。因为每一时刻都只有一个信号量不为0, 且B中要获取的信号量在A中释放,C中要获取的信号量在B中释放, A中要获取的信号量在C中释放。这个保证了执行顺序一定是ABC。

Semaphore s_a(0);
Semaphore s_b(0);
Semaphore s_c(1);
A {
    s_c.acquire(1);
    /***/
    s_a.release(1);
}
B {
    s_a.acquire(1);
    /****/
    s_b.release(1);
}
C {
    s_b.acquire(1);
    /******/
    s_c.release(1);
}


转自:http://hawstein.com/posts/18.5.html


---EOF---

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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