9、Clojure 并发编程:轻松实现线程安全

Clojure 并发编程:轻松实现线程安全

1. 并发编程的挑战

并发编程是指能够让程序在同一时间内执行多个任务,从而提高性能和响应速度。然而,并发编程也带来了一系列挑战,如竞争条件和不一致的状态。在Java中,处理并发问题通常涉及使用锁机制来确保线程安全,但这往往会增加代码的复杂性和出错的概率。例如,假设我们有一个简单的Java程序,它需要从多个线程中增加一个计数器:

public class ConcurrencyExamples {
    private static int counter = 0;
    private static AtomicInteger atomicCounter = new AtomicInteger(0);

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        ExecutorService executors = Executors.newFixedThreadPool(5);
        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            executors.submit(() -> {
                counter++;
                atomicCounter.incrementAndGet();
            });
        }
        executors.shutdown();
        executors.awaitTermination(60, TimeU
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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