34、无锁并发跳跃表:原理与实现

无锁并发跳跃表:原理与实现

1. 引言

在并发编程中,数据结构的并发访问是一个关键问题。跳跃表(SkipList)是一种高效的动态数据结构,常用于实现有序集合。而无锁并发跳跃表(Lock-Free Concurrent Skiplist)则是在多线程环境下对跳跃表的一种优化实现,避免了使用锁带来的性能开销和潜在的死锁问题。

2. 无锁并发跳跃表的基础

无锁并发跳跃表的实现基于无锁链表(LockFreeList)算法。在这种实现中,跳跃表的每一层都是一个无锁链表,节点的每个 next 引用都是一个 AtomicMarkableReference<Node> ,列表操作通过 compareAndSet() 方法来完成。

3. 整体概览

由于不能使用锁同时操作所有级别的引用,无锁并发跳跃表无法维持每个列表都是其下一级列表的子列表这一跳跃表属性。因此,抽象集合由底层列表定义:如果底层列表中有一个节点的 next 引用未被标记且具有该键,则该键存在于集合中。跳跃表中较高级别的列表仅作为通往底层的快捷方式,不需要像懒跳跃表(LazySkipList)那样的 fullyLinked 标志。

以下是无锁并发跳跃表的主要操作方式:
- 添加或删除节点 :将列表的每一层视为无锁链表。使用 compareAndSet() 在给定级别插入节点,并通过标记节点的 next

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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