黑马程序员_java创建线程的两种方式

Java线程创建方法详解
本文详细介绍了在Java中创建线程的两种主要方法:继承Thread类与实现Runnable接口,并对比了这两种方法的区别,帮助读者更好地理解如何在实际项目中选择合适的线程创建方式。
------- android培训java培训、期待与您交流! ----------


创建线程的第一种方法:继承Thread类

通过卖票实例:
class Ticket extends Thread
{
private int tick=100;
public void run()
{
  while(true)
  {
   if(tick>0)
   {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"sale:"+tick--);
   }
  }
}
}


class
{
public static void main(String[] args){
  Ticket t1=new Ticket();
  Ticket t2=new Ticket();
  Ticket t3=new Ticket();
  Ticket t4=new Ticket();
 
  t1.start();
  t2.start();
  t3.start();
  t4.start();
}
}

结果:卖了四百张票。

解决一:将变量tick改为静态的即可。但一般不定义静态变量,因为生命周期太长。

解决二:将main方法中改为:
Ticket t1=new Ticket();
t1.start();
t1.start();
t1.start();
t1.start();
四个窗口同时卖票,但线程状态出问题。已经运行的程序再开启没意义,
程序已经从创建状态到了运行状态。
该如何解决?


第二种创建线程的方法:实现Runnable接口

步骤:
1,定义类实现Runnable接口
2,覆盖Runnable接口中的run方法。
将线程要运行的代码存放在该run方法中。
3,通过Thread类建立线程对象。
4,将Runnable接口的子类对象作物实际参数传递给Thread类的构造函数。
为什么要将Runnable接口的子类对象传递给Thread的构造函数。
因为,要定义的run方法所属的对象是Runnable接口的子类对象。
所以要让线程去指定对象的run方法。就必须明确该run方法所属对象。

5,调用Thread类的start方法开启线程并调用Runnable接口子类的run方法。

class Ticket implements Runnable
{
private int tick=100;
public void run()
{
  while(true)
  {
   if(tick>0)
   {
    System.out.println(Thread.currentThread().getName()+"sale:"+tick--);
   }
  }
}
}


class
{
public static void main(String[] args){
  Ticket t=new Ticket();
  Thread t1=new Thread(t);//创建了一个线程。
  Thread t2=new Thread(t);//创建了一个线程。
  Thread t3=new Thread(t);//创建了一个线程。
  Thread t4=new Thread(t);//创建了一个线程。 

  t1.start();
  t2.start();
  t3.start();
  t4.start();
}
}


实现方式和继承方式有什么区别呢?
继承Thread:线程代码存放在Thread子类run方法中。
实现Runnable,线程代码存放在接口的子类的run方法中。

实现方式的好处:避免了单继承的局限性。
在定义线程时,建议使用实现方式。

------- android培训java培训、期待与您交流! ----------
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值