Java多线程基础(二)生命周期

本文详细介绍了线程的六种生命周期状态:New、Runnable、Timed Waiting、Waiting、Blocked 和 Terminated,并通过示例代码展示了线程状态之间的转换过程。

线程的生命周期状态:(六种)

下图解释:创建线程 进入new 状态 执行start方法进入可执行状态runnable,可执行状态又分为两种子状态(准备状态【等待cpu调度】和运行状态)在可执行状态执行不同的方法进入不同的状态【TimedWaiting 超时等待】【Waiting 等待】【Blocked阻塞状态】,当线程执行完毕则从Running状态进入Terminated【终止】状态

package com.edu.threaduse;

/**
 * @author mtl121
 * @version 1.0
 */
public class ThreadState {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        T3 t3 = new T3();//状态:new 和 Runnable
        System.out.println(t3.getName() + "状态" + t3.getState());
        t3.start();

        while(Thread.State.TERMINATED != t3.getState()){
            System.out.println(t3.getName() + "状态" + t3.getState());
            Thread.sleep(500);
        }
        System.out.println(t3.getName() + "状态" + t3.getState());
    }
}

class T3 extends Thread{
    @Override
    public void run() {
        while(true) {
            for (int i = 0; i < 10; i++) {
                System.out.println("hi" + i );
                try {
                    Thread.sleep(1000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            break;
        }
    }

}

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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