nth2

本文展示了一个使用C语言实现的多线程计算示例,通过创建多个线程并分配任务来计算一系列数值的总和。该程序利用了互斥锁来确保线程间的同步,并在最后汇总所有线程的结果。
#include<stdio.h>
#include<pthread.h>
#include<time.h>

float *result;//result
int n;//the number which every thread should count

void p(void *i)
{
pthread_mutex_t mutex;//lock
pthread_mutex_init(&mutex, NULL);
pthread_mutex_lock(&mutex);

int a=*((int *)i);
int begin=0;
int end=0;
float x=0,y=0;
begin=a*n+1;
end=(a+1)*n;
int j=0;
float total=0;
for(j=begin;j<=end;j++)
{
if(j%3==0) x=y=1.0;
if(j%3==1) x=y=-1.0;
if(j%3==2) x=y=0.0;
total+=x*y;
}

result[a]=total;

pthread_mutex_unlock(&mutex);//realease the lock
}


int main(int args,char*argv[])
{



int threadnumber;//the number of threadnumber
int length;//

scanf("%d",&threadnumber);
scanf("%d",&length);



pthread_t pt[threadnumber];
int ret;
int i=0;

n=length/threadnumber;//每个线程计算的个数


result=(float*)malloc(sizeof(float)*threadnumber);



int a[threadnumber];
for(i=0;i<threadnumber;i++)
a[i]=i;

for(i=0;i<=threadnumber-2;i++)//开始线程
{
ret=pthread_create(&pt[i],NULL,(void*)p,&a[i]);
if(ret!=0)printf("error\n");
}


int h=0;
float total=0,x=0,y=0;
for(h=(threadnumber-1)*n+1;h<=length;h++)
{
if(h%3==0) x=y=1.0;
if(h%3==1) x=y=-1.0;
if(h%3==2) x=y=0.0;
total+=x*y;

}
pthread_join(pt[0],NULL);
pthread_join(pt[threadnumber-2],NULL);

pthread_mutex_t mutex;
pthread_mutex_init(&mutex, NULL);
pthread_mutex_lock(&mutex);
result[threadnumber-1]=total+1;



float last=0;//count the total
for(i=0;i<threadnumber;i++)
{
last+=result[i];
}
pthread_mutex_unlock(&mutex);

printf("the last result is %f \n ",last);




return (0);
}


【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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