问题 D: 沙漏图形 tri2str [1*+]

本文介绍了一个C++程序,该程序能够根据用户输入的层数n,输出一个由星号组成的沙漏形状。程序首先输出一个倒置的三角形,然后输出一个正立的三角形,实现了沙漏的效果。

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问题 D: 沙漏图形 tri2str [1*+]
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[献花][花圈][TK题库]
题目描述
问题:输入n,输出正倒n层星号三角形。首行顶格,星号间有一空格,效果见样例
输入样例:
3
输出样例:
这里写图片描述

数据规模 1<= n <=50
输入

输出

#include <iostream>
#include <fstream>
using namespace std;


int main()
{
#ifdef _DEBUG
    ifstream cin("data.txt");
#endif // _DEBUG

    int n,space = 0,xing;
    cin >> n;
    xing = n;
    for (int k = 0; k < n; ++k)
    {
        for (int i = 0; i < space; ++i) { printf(" "); }
        ++space;
        for (int j = 0; j < xing; ++j) 
        {
            printf("*");
            if (k != n - 1)printf(" ");
        }
        --xing;
        printf("\n");
    }
    xing = 2;
    space = n - 2;
    for (int k = 1; k < n; ++k)
    {
        for (int i = 0; i < space; ++i) { printf(" "); }
        --space;
        for (int j = 0; j < xing; ++j) 
        {
            printf("*");
            if (j != xing - 1)printf(" ");
        }
        ++xing;
        printf("\n");
    }


#ifdef _DEBUG
    cin.close();
    system("pause");
#endif // _DEBUG
    return 0;
}
for (int i = 0; i < tags.size(); ++i) { QString tag = tags[i]; const mvl::MyMeshPtr mesh = mModelViewerWidget->getMesh(tag); if(!mesh || !mesh->vert.size() || !mesh->face.size()) continue; // 检测mesh是否更新 if(mModels.find(tag) != mModels.end() && !mUpdateFlags[tag]) continue; // 独立创建 mesh,避免共享资源竞争 mvl::MyMeshPtr newMesh(new mvl::MyMesh); vcg::tri::Append<mvl::MyMesh, mvl::MyMesh>::MeshCopy(*newMesh, *mesh); // 删除被标记的面片和点 mvl::MyMesh::FaceIterator fi; mvl::MyMesh::VertexIterator vi; for(fi = mesh->face.begin(); fi != mesh->face.end(); ++fi) if((*fi).IsD()) vcg::tri::Allocator<mvl::MyMesh>::DeleteFace(*newMesh, *fi); for(vi = mesh->vert.begin(); vi != mesh->vert.end(); ++vi) if((*vi).IsD()) vcg::tri::Allocator<mvl::MyMesh>::DeleteVertex(*newMesh, *vi); vcg::tri::Allocator<mvl::MyMesh>::CompactFaceVector(*newMesh); vcg::tri::Clean<mvl::MyMesh>::RemoveDuplicateVertex(*newMesh); vcg::tri::Allocator<mvl::MyMesh>::CompactVertexVector(*newMesh); vcg::tri::UpdateTopology<mvl::MyMesh>::FaceFace(*newMesh); vcg::tri::UpdateTopology<mvl::MyMesh>::VertexFace(*newMesh); vcg::tri::UpdateNormal<mvl::MyMesh>::PerFaceNormalized(*newMesh); Eigen::Matrix4f transMat = mModelViewerWidget->getMeshMatrix(tag); vcg::Matrix44<float> mat; mat.FromEigenMatrix(transMat); vcg::tri::UpdatePosition<mvl::MyMesh>::Matrix(*newMesh, mat); // 使用临界区来保护共享资源 mUpdateFlags[tag] = false; mModels[tag] = newMesh; mBVHModels[tag] = createBVHModel(newMesh); }我想要并行处理这个数据,应该如何保证下面的数据线程安全呢
最新发布
03-09
<think>好的,我现在需要帮助用户将现有的C++代码进行并行处理,同时确保线程安全。让我仔细看看用户提供的代码段,理解其功能以及可能存在的线程安全问题。 首先,这段代码遍历tags列表中的每个tag,获取对应的网格模型mesh,然后进行一系列处理,最后更新一些共享数据结构,如mModels、mUpdateFlags和mBVHModels。用户希望并行处理这些tag,以提高效率,但必须保证线程安全。 首先,我需要分析哪些部分是共享资源,可能引发竞态条件。从代码中可以看到,mModels、mUpdateFlags和mBVHModels都是被多个线程可能同时访问和修改的map结构。此外,在循环内部,当处理每个tag时,会读取和修改这些共享数据结构,特别是在代码末尾的临界区部分,使用锁来设置标志和存储结果。但原来的临界区可能范围不够,或者锁的使用方式不正确。 接下来,我需要考虑如何并行化循环。通常,可以使用OpenMP或C++11的线程库来实现循环的并行执行。例如,使用OpenMP的#pragma omp parallel for指令来并行化for循环。但每个循环迭代处理不同的tag,这可能是数据并行的好机会,因为每个tag之间可能是独立的。但需要确保每个线程处理不同的tag,避免竞争。 然后,针对共享资源的访问,必须使用互斥锁来保护。例如,当多个线程同时尝试修改mModels或mUpdateFlags时,需要使用互斥锁来确保同一时间只有一个线程在修改这些结构。原来的代码中有一个临界区,但可能范围不够,或者锁的类型不正确。例如,使用OpenMP的临界区可能效率不高,如果每个tag的操作独立,最好使用细粒度锁,比如为每个tag使用单独的锁,或者使用互斥锁来保护整个map结构。 此外,需要注意在读取共享数据时是否需要加锁。例如,在检查mModels.find(tag) != mModels.end()时,如果有其他线程正在修改mModels,可能会导致未定义行为,因此需要加锁。同样,访问mUpdateFlags[tag]也需要同步。 另一个需要考虑的是,当多个线程同时处理不同的tag时,如果这些tag不同,那么理论上它们之间不会互相干扰。但需要确保每个tag对应的数据在并行处理时是独立的。例如,如果不同线程处理不同的tag,并且每个tag对应的数据在共享map中是独立的条目,那么可能不需要全局锁,而是为每个tag条目使用单独的锁。但这样实现起来可能比较复杂,所以使用一个全局互斥锁可能更简单,尽管会影响性能。 或者,可以将每个tag的处理结果先存储在局部变量中,然后在临界区内一次性更新共享数据结构,这样可以减少锁的持有时间。例如,在处理完一个tag后,生成新的newMesh和bvhModel,然后在临界区中将这些结果写入到共享map中,这样临界区只需要保护map的更新操作,而不是整个处理过程。 另外,需要注意标准库中的容器(如std::map)在多线程环境下并不同步,因此任何对它们的并发访问都需要外部同步机制。例如,使用std::mutex来保护这些容器的访问。 可能还需要考虑内存分配的问题,例如,创建新的mesh对象是否会产生竞争,但在这个代码中,每个newMesh都是独立创建的,所以可能不会有问题,只要不同线程使用的内存区域不重叠。 总结可能的线程安全问题点: 1. 访问和修改mModels、mUpdateFlags、mBVHModels时的竞态条件。 2. 在检查mModels是否存在和mUpdateFlags的状态时,可能其他线程正在修改这些结构,导致不一致。 3. 并行处理多个tag时,每个tag的处理是否独立,是否存在共享资源的访问。 解决方案步骤: 1. 使用OpenMP或C++11线程库将外层循环并行化,每个线程处理不同的tag。 2. 对共享数据结构的访问和修改使用互斥锁,确保同一时间只有一个线程进行操作。 3. 将临界区的范围最小化,仅在必要时加锁,以提高并发性能。 4. 确保每个线程在处理自己的tag时,不会与其他线程的tag冲突,例如通过将tags分割为不同的区间,或者确保每个tag只被一个线程处理。 具体实施: 使用OpenMP并行化循环: #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < tags.size(); ++i) { // 处理每个tag } 然后,在需要访问共享数据结构的地方使用互斥锁。例如,在检查mModels和mUpdateFlags时,需要加锁。但这样可能会影响性能,因为每次循环迭代都需要多次加锁解锁。或者,可以将整个循环体中的共享数据访问集中到临界区中,但需要评估是否可行。 另一种方法是,将每个tag的处理结果存储在临时变量中,然后在临界区中统一更新共享数据结构。例如: 在循环内部: 处理完newMesh和bvhModel之后,进入临界区,更新mModels、mUpdateFlags和mBVHModels。这样可以减少锁的持有时间。 此外,需要注意,在OpenMP中,默认的循环调度是静态的,可能不适用于动态负载均衡的情况。如果每个tag的处理时间差异较大,可能需要使用动态调度。 另外,需要确保使用的数据结构是线程安全的,或者通过锁来保护。例如,std::map的operator[]不是线程安全的,因此在并发访问时必须加锁。 可能的代码修改: 添加互斥锁: std::mutex mtx; #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < tags.size(); ++i) { QString tag = tags[i]; // 处理每个tag... // 在访问共享数据前加锁 std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); if (mModels.find(tag) != mModels.end() && !mUpdateFlags[tag]) { // 跳过处理 continue; } // 处理完成后更新共享数据 mUpdateFlags[tag] = false; mModels[tag] = newMesh; mBVHModels[tag] = bvhModel; } 但这样将整个循环体包裹在锁中,会导致并行失效,因为所有线程都会等待锁,变成串行执行。因此,需要更细粒度的锁。 正确的方法是将锁仅用于访问和修改共享数据的部分,而处理过程本身不需要锁。例如: 在循环内部: 处理tag的代码大部分是独立的,只有在检查是否需要处理,以及最后更新共享数据时才需要锁。因此,可以将这些部分用锁保护起来。 具体步骤: 1. 在检查mModels和mUpdateFlags时加锁,判断是否需要处理。 2. 如果不需要处理,跳过。 3. 处理完成后,再次加锁,更新共享数据。 但这样可能会导致在加锁检查后,另一个线程修改了mUpdateFlags,导致条件变化。例如,线程A检查发现需要处理,开始处理;此时线程B可能已经处理完该tag并设置了mUpdateFlags为false,导致线程A重复处理。不过,根据原代码逻辑,当mUpdateFlags[tag]为false时,会跳过处理。但如果在并行处理中,多个线程可能同时处理同一个tag,这取决于tags列表中是否有重复的tag。 假设tags列表中的每个tag是唯一的,即每个i对应不同的tag,那么每个线程处理不同的tag,此时不需要担心多个线程处理同一个tag。但需要确认这一点。如果tags可能有重复,则需要不同的处理方式。 假设tags是唯一的,那么每个线程处理不同的tag,此时共享数据结构的访问冲突只发生在不同的tag之间吗?不,因为不同的tag可能对应不同的条目,但std::map的插入和访问可能需要内部结构的修改,因此需要锁保护整个map的操作。 因此,正确的做法是,在访问和修改mModels、mUpdateFlags和mBVHModels时,使用互斥锁来保护这些操作。例如: 在循环内部: QString tag = tags[i]; const mvl::MyMeshPtr mesh = mModelViewerWidget->getMesh(tag); // 这里需要确认mModelViewerWidget->getMesh是否是线程安全的,如果它内部有共享数据,可能需要加锁 { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); if (mModels.find(tag) != mModels.end() && !mUpdateFlags[tag]) { continue; // 跳过处理 } } // 处理过程,独立处理newMesh等 // 处理完成后,再次加锁更新共享数据 { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); mUpdateFlags[tag] = false; mModels[tag] = newMesh; mBVHModels[tag] = createBVHModel(newMesh); } 但这里有一个问题:在检查是否需要处理时,如果另一个线程已经处理了该tag并设置了mUpdateFlags为false,那么当前线程可能会跳过处理。但原代码中,当处理完成后会设置mUpdateFlags[tag]为false,因此如果多个线程处理同一个tag,可能会导致竞争。不过,如果tags列表中的每个i对应不同的tag,则不会有这个问题。因此,用户需要确保tags列表中的每个元素是唯一的,或者在并行处理时使用某种机制防止同一个tag被多个线程处理。 如果tags中存在重复的tag,那么上述代码会有问题,因为多个线程可能同时处理同一个tag,导致竞态条件。因此,用户需要明确tags是否可能包含重复项。如果可能,需要处理这种情况,例如使用互斥锁保护每个tag的处理,或者使用并发容器。 假设tags中的每个元素是唯一的,那么每个线程处理不同的tag,此时在检查和处理时的锁只需要保护对map的访问,而不是整个处理过程。因此,修改后的代码可能如下: 使用OpenMP并行化循环: #include <mutex> std::mutex mtx; #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < tags.size(); ++i) { QString tag = tags[i]; const mvl::MyMeshPtr mesh = mModelViewerWidget->getMesh(tag); if (!mesh || !mesh->vert.size() || !mesh->face.size()) continue; // 检测是否需要处理该tag bool skip = false; { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); if (mModels.find(tag) != mModels.end() && !mUpdateFlags[tag]) { skip = true; } } if (skip) continue; // 处理过程,独立创建mesh等,这部分不需要锁 mvl::MyMeshPtr newMesh(new mvl::MyMesh); vcg::tri::Append<mvl::MyMesh, mvl::MyMesh>::MeshCopy(*newMesh, *mesh); // 删除被标记的面片和点 // ... 原处理代码 // 应用变换矩阵 Eigen::Matrix4f transMat = mModelViewerWidget->getMeshMatrix(tag); vcg::Matrix44<float> mat; mat.FromEigenMatrix(transMat); vcg::tri::UpdatePosition<mvl::MyMesh>::Matrix(*newMesh, mat); // 创建BVH模型 auto bvhModel = createBVHModel(newMesh); // 更新共享数据 { std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx); mUpdateFlags[tag] = false; mModels[tag] = newMesh; mBVHModels[tag] = bvhModel; } } 这样,每个线程处理不同的tag,访问共享数据时使用互斥锁保护。但需要注意以下几点: 1. mModelViewerWidget->getMesh(tag)和getMeshMatrix(tag)必须是线程安全的,即它们内部没有共享数据需要同步,或者这些方法本身是只读的。如果这些方法需要访问共享数据,可能需要加锁。 2. createBVHModel(newMesh)是否线程安全,即该函数是否修改共享状态或使用全局资源。如果是独立的,则没问题。 3. 在检查是否需要处理时,加锁的范围是否正确。例如,在检查mModels和mUpdateFlags时,如果另一个线程正在更新该tag的数据,可能导致条件判断不准确。但由于每个tag只被一个线程处理(假设tags唯一),所以不会发生这种情况。 此外,原代码中的临界区可能只是保护了更新mUpdateFlags和mModels的部分,而并行化后需要将整个更新过程用锁保护。 另外,如果mUpdateFlags的某个tag在并行处理过程中被其他操作修改,可能需要重新考虑同步机制,但根据原代码逻辑,处理完成后会将mUpdateFlags[tag]设为false,之后除非其他地方再次设置,否则不会再次处理。 另一个可能的优化是使用读写锁(如std::shared_mutex),因为在检查mModels和mUpdateFlags时是读操作,而更新时是写操作。但需要根据实际情况判断是否值得。 总结: - 使用OpenMP的并行循环处理每个tag。 - 使用互斥锁保护对共享数据结构(mModels、mUpdateFlags、mBVHModels)的访问。 - 确保处理过程中调用的其他函数(如getMesh、createBVHModel)是线程安全的。 - 假设tags列表中的每个元素唯一,避免多个线程处理同一tag导致的竞争。 可能的代码调整后的版本如下,添加了互斥锁,并将临界区替换为C++的std::mutex。</think>为了使这段代码线程安全并实现并行处理,需要重点关注共享资源的同步问题。以下是分步解决方案: 1. **并行化循环结构** ```cpp #include <mutex> std::mutex resource_mutex; // 全局互斥锁 #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < tags.size(); ++i) { QString tag = tags[i]; // ... 原有获取mesh的代码不变 ... ``` 2. **共享资源访问保护** ```cpp // 双重检查锁定模式 bool need_process = true; { std::lock_guard<std::mutex> lock(resource_mutex); if (mModels.find(tag) != mModels.end() && !mUpdateFlags[tag]) { need_process = false; } } if (!need_process) continue; ``` 3. **独立数据处理阶段**(无需加锁): ```cpp // 创建独立mesh副本 mvl::MyMeshPtr newMesh(new mvl::MyMesh); vcg::tri::Append<mvl::MyMesh, mvl::MyMesh>::MeshCopy(*newMesh, *mesh); // 执行删除操作和网格清理... // 应用变换矩阵... // 创建BVH模型... ``` 4. **原子化更新操作**: ```cpp // 最终更新共享资源 std::lock_guard<std::mutex> lock(resource_mutex); mUpdateFlags[tag] = false; mModels[tag] = newMesh; mBVHModels[tag] = createBVHModel(newMesh); } ``` **关键改进点**: 1. 使用OpenMP的`#pragma omp parallel for`实现循环级并行 2. 通过`std::mutex`保护三个共享资源: - `mModels`(模型存储) - `mUpdateFlags`(更新标志) - `mBVHModels`(BVH加速结构) 3. 采用`双重检查锁定`模式: - 快速路径检查:无锁读取(依赖tags唯一性) - 安全路径检查:加锁验证 4. 保持临界区最小化:仅保护资源更新操作 **注意事项**: 1. 确保`tags`集合中的元素唯一,避免不同线程处理相同tag 2. 验证`getMesh()`和`getMeshMatrix()`方法的线程安全性 3. 建议使用`std::map<QString, std::mutex>`实现细粒度锁(当tags数量较大时) 4. 考虑使用`std::atomic`优化标志位的原子操作 **性能优化建议**: ```cpp // 使用读写锁优化读多写少场景 #include <shared_mutex> std::shared_mutex rw_mutex; // 读取时使用共享锁 { std::shared_lock<std::shared_mutex> lock(rw_mutex); // 执行读操作 } // 写入时使用排他锁 { std::unique_lock<std::shared_mutex> lock(rw_mutex); // 执行写操作 } ``` **数学表达同步原理**: 设线程数为$N$,临界区执行时间为$t_c$,总执行时间近似为: $$ T_{parallel} \approx \frac{T_{serial}}{N} + N \cdot t_c $$ 需确保$N \cdot t_c \ll T_{serial}$才能获得加速效果。 通过上述改造,既保持了原有功能,又通过合理的锁机制实现了线程安全,可充分利用多核处理器的计算能力。
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