11.5.2线程 同步装置之CountDownLatch

本文通过实例解析并发编程中的CountDownLatch用法,模拟服务器启动过程,演示如何使用CountDownLatch确保所有组件初始化完成后服务器才能正常运行。
importjava.util.concurrent.CountDownLatch;
importjava.util.concurrent.ExecutorService;
importjava.util.concurrent.Executors;

/**
*CountDownLatch维护一个计数器,等待这个CountDownLatch的线程必须等到计数器为0时才可以继续.
*以下实例模拟服务器的启动,假设启动一个服务器需要初始化3个组件,当3个组件初始化完毕后,服务器才算成功启动.
*/
/**
*使用CountDownLatch的关键技术点如下:
*1.构造CountDownLatch对象时,需要指定计数器的初始值,该值必须大于等于0,一旦对象被创建,其初始值将不能被改变.
*2.CountDownLatch的await方法使当前线程进入等待状态,直到计数器为0
*3.CountDownLatch的和countDown方法使计数器减1.
*/
publicclassCountDownLatchTest{
/**初始化组件的线程*/
publicstaticclassComponentThreadimplementsRunnable{
CountDownLatchlatch;//计数器
intID;//组件ID

//构造方法
publicComponentThread(CountDownLatchlatch,intID){
this.latch=latch;
this.ID=ID;
}

publicvoidrun(){
//初始化组件
System.out.println("Initializingcomponent"+ID);
try{
Thread.sleep(500*ID);
}
catch(InterruptedExceptione){}
System.out.println("Component"+ID+"initialized!");
latch.countDown();//将计数器减1
}
}

/**启动服务器*/
publicstaticvoidstartServer()throwsException{
System.out.println("Serverisstarting.");
//初始化一个初始值为3的CountDownLatch
CountDownLatchlatch=newCountDownLatch(3);
//启动3个线程分别去3个组件
ExecutorServiceservice=Executors.newCachedThreadPool();
service.submit(newComponentThread(latch,1));
service.submit(newComponentThread(latch,2));
service.submit(newComponentThread(latch,3));
service.shutdown();
latch.await();//等待3个组件的初始化工作都完成
System.out.println("Serverisup!");//当所需的三个组件都完成时,Server就可以继续了
}

publicstaticvoidmain(String...args)throwsException{
CountDownLatchTest.startServer();
}
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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