go 并发 1 runner

本文介绍了一个使用Go语言实现的并发任务管理器,该管理器能够处理任务超时和中断信号,通过channel和goroutine实现任务调度,适用于需要监控多个并发任务并在特定条件下终止任务的应用场景。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 

package main

import (
	"errors"
	"fmt"
	"log"
	"os"
	"os/signal"
	"runtime"
	"sync"
	"time"
)

type Runner struct {
	interrrupt chan os.Signal
	complete chan error
	timeout <-chan time.Time
	tasks []func(int)
}

var ErrorTimeout = errors.New("received timeout")
var ErrorInterrupt = errors.New("received interrupt")

func New(d time.Duration) * Runner{
	return &Runner{
		interrrupt:make(chan os.Signal,1),
		complete:make(chan error),
		timeout:time.After(d),
	}
}

func (r *Runner) Add(tasks ...func(int)) {
	r.tasks = append(r.tasks,tasks...)
}

func (r *Runner) Start() error {
	signal.Notify(r.interrrupt,os.Interrupt);

	go func(){
		r.complete<- r.run()
	}()
	select {
	case err:= <-r.complete:
		return err
	case <-r.timeout:
		return ErrorTimeout
	}
}

func (r *Runner) run() error {
	for id,task:= range  r.tasks{
		if r.gotInterrupt(){
			return ErrorInterrupt
		}
		task(id)
	}
	return  nil
}

func (r *Runner) gotInterrupt() bool {
	select {
	case <- r.interrrupt:
		signal.Stop(r.interrrupt)
		return  true
	default:
		return false
	}
}

const timeout  = 3* time.Second

func createTask() func(int) {
	return func(id int) {
		log.Printf("Processsor -Task #%d.",id)
		time.Sleep(time.Duration(id)*time.Second)
	}
}

func main(){
	log.Println("Start work")

	r:= New(timeout)
	r.Add( createTask(),createTask(),createTask())

	if err:= r.Start(); err!=nil{
		switch err {
		case ErrorTimeout:
			log.Println("Terminating due to timeout")
			os.Exit(1)
		case ErrorInterrupt:
			log.Println("Terminating due to interrupt")
			os.Exit(2)
		}
	}
	log.Println("Proceess ended")
}

 

内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,核心算法采用蒙特卡罗树搜索(MCTS)。项目旨在解决无人机在复杂三维环境中自主路径规划的问题,通过MCTS的随机模拟与渐进式搜索机制,实现高效、智能化的路径规划。项目不仅考虑静态环境建模,还集成了障碍物检测与避障机制,确保无人机飞行的安全性和效率。文档涵盖了从环境准备、数据处理、算法设计与实现、模型训练与预测、性能评估到GUI界面设计的完整流程,并提供了详细的代码示例。此外,项目采用模块化设计,支持多无人机协同路径规划、动态环境实时路径重规划等未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是熟悉MATLAB和无人机技术的研发人员;从事无人机路径规划、智能导航系统开发的工程师;对MCTS算法感兴趣的算法研究人员。 使用场景及目标:①理解MCTS算法在三维路径规划中的应用;②掌握基于MATLAB的无人机路径规划项目开发全流程;③学习如何通过MCTS算法优化无人机在复杂环境中的飞行路径,提高飞行安全性和效率;④为后续多无人机协同规划、动态环境实时调整等高级应用打下基础。 其他说明:项目不仅提供了详细的理论解释和技术实现,还特别关注了实际应用中的挑战和解决方案。例如,通过多阶段优化与迭代增强机制提升路径质量,结合环境建模与障碍物感知保障路径安全,利用GPU加速推理提升计算效率等。此外,项目还强调了代码模块化与调试便利性,便于后续功能扩展和性能优化。项目未来改进方向包括引入深度强化学习辅助路径规划、扩展至多无人机协同路径规划、增强动态环境实时路径重规划能力等,展示了广阔的应用前景和发展潜力。
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