哲学家进餐c++|操作系统

哲学家进餐C++程序 规则:五个哲学家,他们交替地进行思考和进餐。他们分别坐在位于一个圆形餐桌周围的五把椅子上,餐桌上共有五根筷子,分别摆放在每两个相邻座位的中间。当哲学家思考时,他不与其他人交谈。当哲学家饥饿时,他将拿起和他相邻的两根筷子进行进餐,但他很可能仅拿到一根,此时旁边的另一根正在他邻居的手中,那么他必须等待。只有他同时拿到两根筷子时他才能开始进餐。 完成进餐后,他将两根筷子分别放回原位,然后再次开始思考。本例哲学家每隔3秒进餐一次,每次进餐时间为2秒。 立即下载

这是哲学家进餐问题的c++程序,这里使用的进餐方式是只有当哲学家左右两边都有可用筷子时才可以进餐,如果只有一只左手筷子放下自己左手筷子。如果对其中函数有不理解的可以看我另一篇博客进程相关函数汇总解释,对照着看,可能方便你理解

#include <iostream> 
#include<Windows.h>
#include<time.h>
using namespace std;					//命名空间 std 内定义的所有标识符都有效

const unsigned int PHILOSOPHER_NUM = 5; //哲学家数目 
const char THINKING=1;					/*标记当前哲学家的状态,1 表示等待,2 表示得到饥饿,3 表示正在吃饭*/
const char HUNGRY = 2; 
const char DINING = 3; 

HANDLE hPhilosopher[5];					//定义数组存放哲学家
HANDLE semaphore[PHILOSOPHER_NUM];		// semaphore 用来表示筷子是否可用 
HANDLE mutex;							// Mutex 用来控制安全输出
DWORD WINAPI philosopherProc(LPVOID lpParameter) //返回 API 函数 philosopherProc 
{
	int myid;
	char idStr[128]; 
	char stateStr[128];
	char mystate; 
	int ret;
	unsigned int leftFork;	//左筷子
	unsigned int rightFork; //右筷子

	myid = int(lpParameter);
	_itoa(myid, idStr, 10);//把十进制整数转化为字符串并且返回指针
	WaitForSingleObject(mutex, INFINITE);
	cout << "philosopher " << myid << " begin......" << endl;
	ReleaseMutex(mutex);
	mystate = THINKING;		//初始状态为 THINKING
	leftFork = (myid) % PHILOSOPHER_NUM;
	rightFork = (myid + 1) % PHILOSOPHER_NUM;
	while (true)
	{
		switch (mystate)
		{
		case THINKING:
			mystate = HUNGRY;// 改变状态
			strcpy(stateStr, "HUNGRY");
			break;
		case HUNGRY:
			strcpy(stateStr, "HUNGRY");
			ret = WaitForSingleObject(semaphore[leftFork], 0); // 先检查左筷子是否可用
			if (ret == WAIT_OBJECT_0)//有信号返回
			{
				ret = WaitForSingleObject(semaphore[rightFork], 0); // 左筷子可用就拿起,再检查右筷子是否可用 
				if (ret == WAIT_OBJECT_0)
				{
					mystate = DINING;								//	右筷子可用,改变自己状态
					strcpy(stateStr, "DINING");
				}
				else
				{
					ReleaseSemaphore(semaphore[leftFork], 1, NULL);//如果右筷子不可用,就把左筷子放下
				}
			}
			break;
		case DINING:
			//吃完了把两根筷子放下
			ReleaseSemaphore(semaphore[leftFork], 1, NULL);
			ReleaseSemaphore(semaphore[rightFork], 1, NULL);
			mystate = THINKING;
			strcpy(stateStr, "THINKING");
			break;
		}
		//输出状态
		WaitForSingleObject(mutex, INFINITE);
		cout << "philosopher" << myid << "is:" << stateStr << endl;
		ReleaseMutex(mutex);
		int sleepTime;
		sleepTime = 1 + (int)(5.0 * rand() / (RAND_MAX + 1.0));
		Sleep(sleepTime * 10);
	}
}

int main() 
{
	int i;
	srand(time(0));
	mutex = CreateMutex(NULL, false, NULL);
	for (i = 0; i < PHILOSOPHER_NUM; i++)
	{
		semaphore[i] = CreateSemaphore(NULL, 1, 1, NULL);
		hPhilosopher[i] = CreateThread(NULL, 0, philosopherProc, LPVOID(i), CREATE_SUSPENDED, 0);//CREATE_SUSPENDED创建后挂起的进程
	}
	for (i = 0; i < PHILOSOPHER_NUM; i++)
	{
		ResumeThread(hPhilosopher[i]);
	}
	
	Sleep(2000); //程序运行时间
	return 0;
}
哲学家进餐问题的c++模拟实现 哲学家进餐问题的c++模拟实现,避免死锁的方法是奇数号哲学家先拿右边的筷子,偶数号先那左边的筷子,有详尽的注释。 立即下载

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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