多线程之线程死锁

本文深入探讨了线程死锁的概念及其常见于同步代码块的场景,通过具体代码实例展示了死锁的形成过程,并提供了实用的避免策略。重点介绍了Java线程死锁的原理、常见原因及解决方法,旨在帮助开发者有效预防此类问题,提升程序的稳定性和性能。

1.何为线程死锁?

 当出现多个线程相互等待均不执行时就是线程死锁

2死锁出现在哪?

开发中一定要避免线程死锁,死锁经常出现在synchronized代码嵌套操作中
 3.如何避免死锁?
 
不这样做就行了

package Lock2;
/**
 * 线程死锁
 * @author zhang
 * 
 *
 */
public class Demo01_DeadLock {
	public static final Object LOCK1=new Object();
	public static final Object LOCK2=new Object();
	public static void main(String[] args) {
		MyDeadLock deadLock1 = new MyDeadLock(true);
		MyDeadLock deadLock2 = new MyDeadLock(false);
		deadLock1.start();
		deadLock2.start();
		
	}
}

 

package Lock2;
/**
 * 死锁代码
 * @author zhang
 *
 */
public class MyDeadLock extends Thread{
	boolean flag;//定义标记,用来指定要执行的代码

	public MyDeadLock(boolean flag) {
		this.flag = flag;
	}

	@Override
	public void run() {
		if(flag){//flag赋值为true时,执行的代码		
			synchronized(Demo01_DeadLock.LOCK1){
				System.out.println("if中锁1");
				synchronized(Demo01_DeadLock.LOCK2){
					System.out.println("if中锁2");
				}
			}
		}else{//flag赋值为flase时,执行的代码	
			synchronized(Demo01_DeadLock.LOCK2){
				System.out.println("else中锁2");
				synchronized(Demo01_DeadLock.LOCK1){
					System.out.println("else中锁1");
				}
			}
		}
	}
	
}

 

【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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