JavaSE多线程01 2021.05.26-27

本文详细介绍了Java中的多线程概念,包括进程与线程的区别、如何创建线程(通过继承Thread类和实现Runnable接口)以及并发问题。在多线程操作共享资源时,可能会出现线程不安全的情况,如示例中的购票问题。此外,还讨论了龟兔赛跑的线程同步示例。文章最后提到了Callable接口,作为更高级的多线程解决方案。

多花时间学习,提高效率,提高专注度
加油!

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1 Process与Thread 进程与线程

  • 一个进程可以有多个线程,如视频中同时听声音,看图像,看弹幕等。
  • 程序是指令和数据的有序集合,是一个静态概念
  • 进程是执行程序的一次执行过程,是一个动态概念。是系统资源分配的单位
  • 通常一个进程中可以包含若干个线程,当然一个进程中至少有一个线程,线程是CPU调度和执行的单位
  • 注意:真正的多线程是指有多个cpu,即多核,如服务器。如果是模拟出来的多线程,即在一个cpu的情况下,同一时间cpu只能执行一个代码,因为切换很快,就有同事执行的错觉。
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2 线程创建

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一、继承Thread类,重写run()方法,调用start()方法开启线程

public class TestThread01 extends Thread{
    @Override
    public void run() {
        //run方法线程体
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            System.out.println("吃饭"+i);
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) {//main线程,主线程
        TestThread01 testThread01 = new TestThread01();//创建一个线程对象

        testThread01.start();//调用start()方法开启线程

        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            System.out.println("看电视"+i);
        }
   }
}

注意:线程开启不一定立即执行,由cpu调度执行

二、实现Runnable接口,重写run()方法,丢入runnable接口实现类,调用Thread的start()方法。

public class TestThread02 implements Runnable{
    @Override
    public void run() {
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            System.out.println("吃饭"+i);
        }
    }
    
    public static void main(String[] args) {
        TestThread02 testThread02 = new TestThread02();//创建runnable接口的实现类对象
        
        //创建线程对象,通过线程对象来开启线程,代理
//        Thread thread = new Thread(testThread02);
//        thread.start();

        new Thread(testThread02).start();
        
        for (int i = 0; i < 200; i++) {
            System.out.println("看电视"+i);
        }
    }
}

小结

继承thread类:

  1. 子类继承Thread类具备多线程能力
  2. 启动线程:子类对象.start()
  3. 不建议使用,避免OOP单继承局限性

实现Runnable接口

  1. 实现接口Runnable具有多线程能力
  2. 启动线程:传入目标对象+Thread对象.start()
  3. 推荐使用:避免单继承局限性,灵活方便,方便同一个对象被多个线程使用

3 初始并发问题

多个线程操作同一个资源的情况下,线程不安全,数据紊乱

//多个线程同时操作同一个对象
//买火车票

//发现问题:多个线程操作同一个资源的情况下,线程不安全,数据紊乱
public class TestThread03 implements Runnable {

    //票数
    private int ticketNums=10 ;

    @Override
    public void run() {
        while(true){
            if (ticketNums<=0){
                break;
            }

            //模拟延时
//            try {
//                Thread.sleep(200);
//            } catch (InterruptedException e) {
//                e.printStackTrace();
//            }

            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"拿到了第"+ticketNums+"票");
            ticketNums--;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {

        TestThread03 ticket = new TestThread03();

        new Thread(ticket,"碧咸").start();
        new Thread(ticket,"泳琳").start();
        new Thread(ticket,"猪猪").start();
    }
}

4 龟兔赛跑

public class Race implements Runnable {

    private static String winner;//胜利者

    @Override
    public void run() {
        for (int i = 1; i <=100; i++) {
            if (Thread.currentThread().getName().equals("兔子") && i%10==0){
                try {
                    Thread.sleep(1);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
            //判断比赛是否结束
            boolean flag=gameOver(i);
            if (flag){
                break;
            }
            System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"--已经跑了"+ i +"步");
        }
    }
    //判断是否完成比赛
    public  boolean gameOver(int i){
        //判断是否有胜利者
        if (winner!=null){//已经存在胜利者
            return true;
        }
            if (i >= 100) {
                winner =Thread.currentThread().getName();
                System.out.println("winner is " + winner);
                return true;
            }
        return false;
    }


    public static void main(String[] args) {
        Race race = new Race();

        new Thread(race,"乌龟").start();
        new Thread(race,"兔子").start();
    }
}

5 实现Callable接口(暂时先了解)

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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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