2、并发编程:力量与风险并存

并发编程:力量与风险并存

1. 并发编程概述

在现代编程领域,并发编程是一把双刃剑。一方面,我们拥有强大的多核处理器,希望利用其能力开发出快速响应且用户体验良好的应用程序,从而在竞争中脱颖而出。然而,并发编程并非易事,许多程序员在实践中会遇到各种同步问题。

并发编程虽然困难重重,但它带来的好处却让这些麻烦都变得值得。如今,我们以可承受的成本获得了强大的处理能力,这是上一代人难以想象的。我们可以利用并发执行多个任务的能力,创建出色的应用程序,提前预判用户操作并执行必要的操作,提升用户体验。

2. 线程:执行的流程

线程是进程中的执行流。当我们运行一个程序时,其进程至少有一个执行线程。我们可以创建额外的线程来并发执行其他任务,所使用的库或框架也可能根据需要在后台启动额外的线程。

当多个线程作为单个应用程序或 JVM 的一部分运行时,就实现了多个任务或操作的并发执行。在单核处理器上,这些并发任务通常通过多路复用或多任务处理实现,即处理器在每个执行流的上下文之间快速切换,但在任何给定时刻,只有一个线程和一个执行流在执行。而在多核处理器上,任何给定时刻可以同时执行多个执行流(线程),具体数量取决于处理器的核心数以及与应用程序进程关联的核心数。

3. 并发的力量

并发编程的魅力主要体现在两个方面:使应用程序响应更灵敏,提升用户体验;让应用程序运行速度更快。

3.1 使应用程序更具响应性

当启动一个应用程序时,主线程通常会按顺序承担多项职责,如接收用户输入、读取文件、进行计算、访问 Web 服务、更新数据库以及向用户显示响应等。如果每个操作只需要几分之一秒,那么可

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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