数据结构与算法之美--打怪升级路9

本文深入讲解了队列数据结构的概念,包括其基本操作、不同类型的队列如顺序队列、链式队列和循环队列,以及队列在阻塞队列、并发队列和线程池中的应用。探讨了队列在多线程环境下的线程安全问题及解决方案。

什么是队列?

  • 先进者先出,这就是典型的“队列”结构。
  • 支持两个操作:入队enqueue(),放一个数据到队尾;出队dequeue(),从队头取一个元素。
  • 所以,和栈一样,队列也是一种操作受限的线性表。
  • 顺序队列
    01
  • 链式队列
  • 循环队列
    03
    确定好队空和队满的判定条件。
    队空:head == tail
    队满:(tail+1)%n=head。

队列有哪些常见的应用?

阻塞队列

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  • 在队列的基础上增加阻塞操作,就成了阻塞队列。
  • 阻塞队列就是在队列为空的时候,从队头取数据会被阻塞,因为此时还没有数据可取,直到队列中有了数据才能返回;如果队列已经满了,那么插入数据的操作就会被阻塞,直到队列中有空闲位置后再插入数据,然后在返回。
  • 从上面的定义可以看出这就是一个“生产者-消费者模型”。这种基于阻塞队列实现的“生产者-消费者模型”可以有效地协调生产和消费的速度。当“生产者”生产数据的速度过快,“消费者”来不及消费时,存储数据的队列很快就会满了,这时生产者就阻塞等待,直到“消费者”消费了数据,“生产者”才会被唤醒继续生产。不仅如此,基于阻塞队列,我们还可以通过协调“生产者”和“消费者”的个数,来提高数据处理效率,比如配置几个消费者,来应对一个生产者。

并发队列

  • 在多线程的情况下,会有多个线程同时操作队列,这时就会存在线程安全问题。能够有效解决线程安全问题的队列就称为并发队列。
  • 并发队列简单的实现就是在enqueue()、dequeue()方法上加锁,但是锁粒度大并发度会比较低,同一时刻仅允许一个存或取操作。
  • 实际上,基于数组的循环队列利用CAS原子操作,可以实现非常高效的并发队列。这也是循环队列比链式队列应用更加广泛的原因。

线程池资源枯竭是的处理

  • 在资源有限的场景,当没有空闲资源时,基本上都可以通过“队列”这种数据结构来实现请求排队。

思考

除了线程池这种池结构会用到队列排队请求,还有哪些类似线程池结构或者场景中会用到队列的排队请求呢?

分布式应用中的消息队列,也是一种队列结构

今天讲到并发队列,关于如何实现无锁的并发队列,网上有很多讨论。对这个问题,你怎么看?

考虑使用CAS实现无锁队列,则在入队前,获取tail位置,入队时比较tail是否发生变化,如果否,则允许入队,反之,本次入队失败。出队则是获取head位置,进行cas。

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MOAMOP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。
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