刷题1-多线程

国庆弯道超车正当时,推荐一个免费的刷题网站。。。Python小伙伴可以看过来了 Python题库哪家强,互联网上找牛客 阅读详情

假设有这么一个类:

class ZeroEvenOdd {
  public ZeroEvenOdd(int n) { ... }      // 构造函数
  public void zero(printNumber) { ... }  // 仅打印出 0
  public void even(printNumber) { ... }  // 仅打印出 偶数
  public void odd(printNumber) { ... }   // 仅打印出 奇数
}
相同的一个 ZeroEvenOdd 类实例将会传递给三个不同的线程:

线程 A 将调用 zero(),它只输出 0 。
线程 B 将调用 even(),它只输出偶数。
线程 C 将调用 odd(),它只输出奇数。
每个线程都有一个 printNumber 方法来输出一个整数。请修改给出的代码以输出整数序列 010203040506... ,其中序列的长度必须为 2n。

示例 1:

输入:n = 2
输出:"0102"
说明:三条线程异步执行,其中一个调用 zero(),另一个线程调用 even(),最后一个线程调用odd()。正确的输出为 "0102"。
示例 2:

输入:n = 5
输出:"0102030405"

#include<semaphore.h>
class ZeroEvenOdd {
private:
    int n,o,e,share;
    sem_t zero_sem,even_sem,odd_sem;
public:
    ZeroEvenOdd(int n) {
        this->n = n;
        e = n/2;
        o = (n%2==1)?e+1:e;
        share = 1;
        sem_init(&zero_sem,0,1);
        sem_init(&even_sem,0,0);
        sem_init(&odd_sem,0,0);
    }
    void zero(function<void(int)> printNumber) {
        for(int i=0;i<n;i++){
            sem_wait(&zero_sem);
            printNumber(0);
            if(i%2==0) sem_post(&odd_sem);
            else sem_post(&even_sem);
        }
    }
    void even(function<void(int)> printNumber) {
        for(int i=0;i<e;i++){
            sem_wait(&even_sem);
            printNumber(share++);
            sem_post(&zero_sem);
        }
    }
    void odd(function<void(int)> printNumber) {
        for(int i=0;i<o;i++){
            sem_wait(&odd_sem);
            printNumber(share++);
            sem_post(&zero_sem);
        }
    }
};

 

 

我个人仿照的实现:

#include<mutex>
class ZeroEvenOdd {
private:
    int n,share,o,e;
    std::mutex m1,m2,m3;
public:
    ZeroEvenOdd(int n) {
        this->n = n;
         e=n/2;
         o=(n%2==1)?e+1:e;
         m2.lock();
         m3.lock();
        share =1;
    }

    // printNumber(x) outputs "x", where x is an integer.
    void zero(function<void(int)> printNumber) {
        
        for(int i=0;i<n;i++){
              m1.lock();
            printNumber(0);
            if(i%2==1)  m3.unlock();
            else m2.unlock();
        }
    }

    void even(function<void(int)> printNumber) {
        for(int i=0;i<e;i++){
           m2.lock();
         printNumber(share++);
         m1.unlock();
        }
    }

    void odd(function<void(int)> printNumber) {
        for(int i=0;i<o;i++){
         m3.lock();
         printNumber(share++);
         m1.unlock();
    }}
};

---

EWF写保护功能详解:从安装到实战操作指南 本文详细介绍了EWF写保护功能的安装与实战操作指南。EWF(Enhanced Write Filter)通过重定向写入操作保护硬盘分区,特别适合需要长期稳定运行的系统场景。文章涵盖从安装准备、图形界面操作到命令行高级管理的全流程,并提供了常见问题的解决方案,帮助用户轻松掌握这一实用工具。 阅读详情

相关推荐

windows11 远程桌面连接 通过代理连接RDP桌面报错 错误代码0x904 拓展错误代码0x7

打开windows Defender防火墙设置--允许应用通过防火墙更改设置--允许其他应用浏览--进入C:\WINDOWS\system32目录选择mstsc.exe进入C:\Windows\SysWOW64目录h'qmstsc.exe添加后列表里多了一个远程桌面连接,还有一个Remote Desktop Connection,配置网络权限后保存连接成功。

weixin_43978891的博客 1万+

Leetcode 1116:打印零与奇偶数

题目描述 假设有这么一个类: class ZeroEvenOdd { public ZeroEvenOdd(int n) { ... } // 构造函数 public void zero(printNumber) { ... } // 仅打印出 0 public void even(printNumber) { ... } // 仅打印出 偶数 public vo...

weixin_35338624的博客 445

新手必看:四旋翼无人机PID调参实战指南(附常见问题排查)

本文为四旋翼无人机新手提供PID调参实战指南,详细解析Kp、Ki、Kd参数的实际意义及调参技巧,包含常见问题排查方法。通过系统化的调参流程和实用参考表,帮助用户快速掌握无人机飞行控制核心技能,避免常见错误,提升飞行稳定性与响应性能。

k0l1m2n3o的博客 601

leetcode 1114. 按序打印(C++)

我们提供了一个类: public class Foo { public void one() { print("one"); } public void two() { print("two"); } public void three() { print("three"); } } 三个不同的线程将会共用一个Foo实例。 线程 A 将会调用one()方法 线程 B...

qq_27060423的博客 575

430单片机实现三人投票表决器_基于单片机的五人表决器的设计

姚海云+马野摘要:本设计利用51单片机,按键开关模块,数码管显示模块和LED模块来实现一个简单的五人表决器的功能。按键开关模块中的键2~键6表示五个人,由5个人来投票,当同意的票数大于或者等于3人时,数码管显示同意的人数,说明表决通过。当表决的人数小于3时,数码管显示同意的人数。关键词:表决器;单片机;流水灯;数码管;矩阵键盘;时钟中图分类号:TP391 文献标识码:A 文章编号:1009-304...

weixin_33277215的博客 2558

利用mininet模拟SDN架构并进行DDoS攻击与防御模拟(Ryu+mininet+sflow+postman)

1、知识概述 (1)软件定义网络: (2)mininet: Mininet是一个强大的网络仿真平台,通过这个平台,我们可以很方便的模拟真实环境中的网络操作与架构。特别是SDN,在真实网络中进行相关的网络实验有一定难度,自然需要一个仿真平台可以学习这种新型的网络架构,而Mininet就应运而生,承担了这个光荣而艰巨的使命。Mininet自带交换机(switchs)、主机(hosts)、控制器(controllers),同时,在mininet上可以安装OpenvSwitch、多种控制器(NOX\POX

北风 1万+

【LeetCode-多线程】1116. 打印零与奇偶数

目录一、题目二、解决1、Semaphore2、CountDownLatch3、Thread.yield()4、LockSupport5、Thread.yield()6、ReentrantLock+Condition三、参考 一、题目 现有函数 printNumber 可以用一个整数参数调用,并输出该整数到控制台。 例如,调用 printNumber(7) 将会输出 7 到控制台。 给你类 ZeroEvenOdd 的一个实例,该类中有三个函数:zero、even 和 odd 。ZeroEvenOdd 的相同实

HeavenDan的博客 994

基于ProXmoX VE的虚拟化家庭服务器(篇一)—ProXmoX VE 安装及基础配置

ProxmoxVE是一款套开源的虚拟化管理软件,用户可通过网页的方式来管理服务器上使用kvm以及lxc技术运行的虚拟机。同时提供了一些先进功能的支持,如集群、HA等。PVE虽然是开源,却是由一个商业公司在运营、更新以及维护。...

隔壁老瓦的专栏 6322

leetcode线程题1116——打印零与奇偶数

对于本题没有想到的地方是调用过程,原代码编写的没有自己加入for循环,以为三个线程会不停被调用。一直不过,只输出“01”就结束了,根本没有循环起来。输出完奇数偶数,释放输出0所需的信号量。直接考虑信号量解决问题。

克克克克业业的学习记录 367

【毕设全程指导】基于YOLOv8的包装商品检测与可视化系统(SKU110K实战)

本文介绍了一个基于YOLOv8的包装商品检测与可视化系统毕业设计方案。项目采用SKU110K数据集,通过CSV转TXT格式转换适配YOLO模型训练,包含详细的环境搭建、模型配置和训练流程。系统实现了包装商品的自动化检测,并开发了Tkinter可视化界面进行交互式检测展示。该方案结合产业应用需求与技术深度,既具备实用价值,又能充分展示学生的技术能力,适合作为计算机视觉相关专业的毕业设计选题。整个项目从数据准备到界面开发完整覆盖,帮助学生系统掌握目标检测项目的完整实现流程。

LXY_LOVE36的博客 148

【20260309】【亲测可用】【异常】Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: request canceled

【异常】Get https://registry-1.docker.io/v2/: net/http: request canceled while waiting for connection。

奶爸的编程之路,也就一周冷个三天 2万+

Leetcode 1116. 打印零与奇偶数

控制台没问题,不知道为啥没ac 模版里面基数偶数写反了 class ZeroEvenOdd { private: int n; mutex mu; condition_variable cond; bool is0,is1,is2; public: ZeroEvenOdd(int n) { this->n = n; ...

BJUT_bluecat的博客 496

零基础学习CANoe Panel(5)——改变变量的值,控件图像也改变,这是怎么回事?

Panel 中控件的图像随着值变化,是怎么回事?

蚂蚁小兵 2146

LeetCode刷题之旅【多线程篇】简单 - 1:按序打印

2019年11月15日 题目 注意: 尽管输入中的数字似乎暗示了顺序,但是我们并不保证线程在操作系统中的调度顺序。 你看到的输入格式主要是为了确保测试的全面性。 解题1:CountDownLatch class Foo { private CountDownLatch countDownLatchTwo = new CountDownLatch(1); pri...

Diligence is the mother of success. 289

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

力扣多线程刷题2—任意3个连续的都必须包括2个H+1个O

1117. H2O 生成 1.题目分析——信号量解法 每次生产h的线程先执行,每次hSema.acquire(); hSema信号量-1,同时oSema信号量+1; 2次生产h之后,hSema用完,oSema增加到2,oSema.acquire(2)需要2个信号量,此时才能执行生产o,生产完oSema变为0 生产1次o,之后,hSema信号量通过hSema.release(2);方法增加到2. 2.代码 class H2O { private Semaphore hSema = new Se

m0_38057941的博客 267

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

Java程序员刷题指南:算法与面试实战

算法能力是Java工程师的核心竞争力之一,尤其在分布式系统和高并发场景下,优秀的算法思维能显著提升系统性能。从数据结构基础到JVM调优,算法知识贯穿整个Java技术栈。本文重点解析字符串处理、集合框架、多线程并发等高频考点,结合LeetCode真题和工程实践案例,帮助开发者掌握红黑树、KMP算法等关键算法。通过系统化的三阶训练法,从基础夯实到模拟面试,全面提升算法解题能力,应对大厂技术面试挑战。

weixin_34176694的博客 398

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

力扣刷题之准备工作

在刷算法题的过程中进行总结是非常重要的,它可以帮助你梳理思路、加深理解、记录学习成果,并提升解题能力。每天回顾:在每天结束时,对当天解决的题目进行回顾。检查解决方案的正确性,并思考是否有更优化的方法。记录下遇到的难点和解决方法,以及学到的新知识点和技巧。整理这些笔记并归档到适当的分类中,以便今后参考。每周汇总:在每周末或开始新一周时进行总结。复习过去一周解决的题目,分析解题过程中使用的算法和数据结构。总结你学到的关键知识点、解题技巧和模式,并将其整理到博客中。

weixin_47040031的博客 9759

如何准备蓝桥杯以及刷题

如何准备蓝桥杯以及刷题 先说第一个,我感觉蓝桥杯不仅仅是一个考察编程语法掌握得怎样,就我刚开始也以为蓝桥杯需要很多的知识,感觉学不完,就萌生放弃。其实蓝桥杯对语法的要求并没有想象的多,大部分题目用到的知识主要有输入输出、循环遍历(for,while)、条件判断(if)、数组和集合等容器、函数(输入输出的格式)、变量的作用范围(哪些变量是在哪些地方可以调用的,哪些是局部变量,用完了就没有了等),一些JAVA写好了的函数,比如很重要的sort,String类里面的toCharArray(),toLowerCas

JB666M的博客 9242

面试前的刷题小技巧,大厂offer分分钟到手!

新手小白想拿到大厂offer,该怎么刷题?刷题经验分享!

wuli1024的博客 2700

Java 面试多线程刷题

面试== 基础 + 项目 + 算法 基础 =Java基础、多线程、分布式、JVM、集合类、Spring、数据库等, 以问答形式为主, 需要熟记考点。 项目 = 网上跟着做的项目,能说清楚,具有一定的复杂性和工程性。 算法 = 剑指offer + Leetcode 面试原题 + 低配ACM笔试题,笔试题只需要及格即可,难度偏大,刷简历,想办法海投内推。 如何理解线程和进程的区别 进...

wwxy1995的博客 389

python刷题软件_教你用python写:HDU刷题神器

声明:本文以学习为目的,请不要影响他人正常判题HDU刷题神器,早已被前辈们做出来了,不过没有见过用python写的。大一的时候见识了学长写这个,当时还是一脸懵逼,只知道这玩意儿好屌…。时隔一年,决定自己实现这个功能。刷到第13名,AC率不高,因为,搜索引擎搜到的结果,往后就很难找到正确的代码了首先对辛苦刷题的acmer和hdu的管理员道歉,各位,抱歉。介绍整体思路:整体用多线程:线程执行从爬代码到...

weixin_39713763的博客 1348

python题库刷题训练源码_教你用python写:HDU刷题神器

声明:本文以学习为目的,请不要影响他人正常判题HDU刷题神器,早已被前辈们做出来了,不过没有见过用python写的。大一的时候见识了学长写这个,当时还是一脸懵逼,只知道这玩意儿好屌…。时隔一年,决定自己实现这个功能。刷到第13名,AC率不高,因为,搜索引擎搜到的结果,往后就很难找到正确的代码了首先对辛苦刷题的acmer和hdu的管理员道歉,各位,抱歉。介绍整体思路:整体用多线程:线程执行从爬代码到...

weixin_39747721的博客 1637

2024年5月13号刷题相关事项个人总结

是一个代码在线评测平台(Online Judge),包含了等不同分类的题目,其中以算法题目为主。我们可以通过解决 LeetCode 题库中的问题来练习编程技能,以及提高算法能力。LeetCode 上有 3000+ 道的编程问题,支持 16+ 种编程语言(C、C++、Java、Python 等),还有一个活跃的社区,可以用于分享技术话题、职业经历、题目交流等。并且许多知名互联网公司在面试的时候喜欢考察 LeetCode 题目,通常会以手写代码的形式出现。

weixin_49534890的博客 2061

有了这份PDF+1个插件算法刷题三件套,面试进阶双飞

什么是ActiveMQ?ActiveMQ服务器宕机怎么办?丢消息怎么办?持久化消息非常慢怎么办?消息的不均匀消费怎么办?死信队列怎么办?ActiveMQ中的消息重发时间间隔和重发次数吗?

2401_83330193的博客 367

Java面试(Java基础题)附带找题刷题方法!!

博主是一名软件工程专业的大三学生,最近也是在找实习,博主是简历没少投但是回应却较少,步过话又说回来,若是投中了去面试却没有过那可盖了帽了(完了的意思)。所以我会分享一些Java的面试题大部分都是博主遇到过的。没有什么顺序就是想到哪题说那题。

m0_73785825的博客 808

牛客刷题后,我哭了。(多线程篇(一))

前言:写了一阵子博文了,是时候该在平台介绍一下自己了。哈哈哈哈哈,哈喽,艾瑞巴蒂,我就是李大代表一个双非二本在读大三生。(小声逼逼,现在因为疫情害怕寂寞孤单空虚冷的我跑到深圳准备找实习)。那么这个博文为什么要写呢?原因向下看IIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIII 写了一段...

qq_42534991的博客 2439
上一篇: C++中关于多线程同步问题
下一篇: 《C与指针》笔记
Poo_Chai
博客等级 码龄9年 178粉丝 117原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

Poo_Chai

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值