25、并发栈与消除机制详解

并发栈与消除机制详解

1. 引言

栈(Stack )是一种后进先出(LIFO)的数据结构,提供了 push() 和 pop() 方法。从表面上看,栈似乎不太适合并发操作,因为 push() 和 pop() 操作似乎需要在栈顶进行同步。然而,栈并非天生就是顺序执行的,我们可以实现高度并行的并发栈。首先,我们来探讨如何构建一个无锁栈,其中 push() 和 pop() 操作在单个位置进行同步。

2. 无界无锁栈

无锁栈是一个链表,其中 top 字段指向第一个节点(如果栈为空则为 null)。为了简单起见,通常假设向栈中添加 null 值是非法的。

  • push() 方法 :创建一个新节点,然后调用 tryPush() 方法尝试将 top 引用从当前栈顶切换到新节点。如果 tryPush() 成功,push() 方法返回;否则,在退避后重复尝试。
  • pop() 方法 :调用 tryPop() 方法,该方法使用 compareAndSet() 尝试从栈中移除第一个节点。如果成功,返回该节点;否则返回 null(如果栈为空则抛出异常)。tryPop() 方法会一直被调用,直到成功,此时 pop() 方法返回被移除节点的值。

以下是相关代码实现:

public class LockFreeStack<T> {
    AtomicReference<Node> top = new AtomicReference<Node>(nu
【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改进中。
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