35、跳跃表与优先队列深入解析

跳跃表与优先队列深入解析

1. 并发跳跃表概述

在并发环境下,有两种高效的跳跃表(SkipList)实现,它们都能在无需重新平衡的情况下实现对数级别的搜索。

  • LazySkipList类
  • add() remove() 方法采用乐观细粒度锁机制。即方法在搜索目标节点时不进行锁定,仅在找到目标节点时获取锁并进行验证。
  • contains() 方法通常是无等待的,这意味着调用该方法的线程不会被阻塞。
  • LockFreeSkipList类
  • add() remove() 方法是无锁的,它基于之前提到的某种无锁列表类实现。
  • 同样, contains() 方法也是无等待的。

下面通过一个具体的 contains(18) 调用示例来详细说明跳跃表的操作过程。假设跳跃表中有节点 9, 5, 18, 11, 25, 15, 8, 2, 3, 2, 1, 0 等。线程A调用 contains(18) ,从头节点的顶层开始遍历列表。

graph LR
    A(头节点顶层) --> B(level 3: curr到
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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