Treiber算法实现Stack

本文介绍了一种使用Treiber算法实现的无阻塞Stack,通过原子引用和链表结构优化了同步操作,确保了并发环境下的高效性能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

package com.lss.test1;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicReference;

/**
 * 使用Treiber算法
 * Treiber算法主要用于实现Stack,基于Treiber算法实现的无阻塞的Stack
 * @author Administrator
 *
 * @param <E>
 */
public class CurrentStack<E> {
 AtomicReference<Node<E>> head = new AtomicReference<Node<E>>();

 public void push(E item) {
  Node<E> newHead = new Node<E>(item);
  Node<E> oldHead;
  do {
   oldHead = head.get();
   newHead.next = oldHead;
  } while (!head.compareAndSet(oldHead, newHead));
 }

 static class Node<E> {
  final E item;
  Node<E> next;

  public Node(E item) {
   this.item = item;
  }
 }
}

### 非传统堆栈的数据结构与实现方式 #### Treiber算法下的无锁堆栈 Treiber算法利用CAS(Compare-And-Swap)操作实现了并发环境中的无锁原子操作。此算法适用于多线程场景下对共享资源的竞争访问控制,确保了高效率的同时也保障了一致性和隔离性[^1]。 ```cpp // C++代码示例展示如何通过CAS指令来实现出入栈功能 #include <atomic> struct Node { int data; std::atomic<Node*> next{nullptr}; }; class LockFreeStack { private: std::atomic<Node*> head; public: void push(int value) { Node* newNode = new Node{value}; while (true) { Node* oldHead = head.load(); newNode->next.store(oldHead); if (head.compare_exchange_weak(oldHead, newNode)) break; } } bool pop(int& result) { while (true) { Node* oldHead = head.load(); if (!oldHead) return false; // 栈为空 Node* newHead = oldHead->next.load(); if (head.compare_exchange_weak(oldHead, newHead)) { result = oldHead->data; delete oldHead; return true; } } } } ``` #### 动态调整大小的堆栈 不同于固定容量的传统数组型堆栈,在某些编程语言中可以使用动态增长/缩减容器作为底层存储机制。例如Python列表或Java `ArrayList`类,当元素数量超过当前分配空间时会自动扩容;反之则会在适当条件下收缩内存占用量[^3]。 #### 函数式编程风格的不可变堆栈 函数式编程提倡纯函数和不可变量的概念,因此存在一种基于链表构建且每次修改都会生成新对象而非改变原有状态的设计模式——即所谓的“持久化数据结构”。这类堆栈通常由一系列节点组成,每个节点保存着指向下一个节点的引用以及自身的值。由于所有内部链接都是只读属性,故而能够安全地支持并行计算任务而不必担心竞态条件等问题的发生[^2]。
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