30、并发哈希与自然并行性

并发哈希与自然并行性研究

并发哈希与自然并行性

一、引言

在之前的研究中,我们探讨了如何从队列、栈和计数器等数据结构中提取并行性,这些数据结构本身提供的并行机会较少。而在本文中,我们将采取相反的方法,研究并发哈希。并发哈希似乎具有“自然可并行性”,用更专业的术语来说,是不相交访问并行,这意味着并发的方法调用很可能访问不相交的位置,因此几乎不需要同步。

哈希是一种常用于顺序集合实现的技术,它能确保 contains() add() remove() 方法的平均调用时间为常数。而之前研究的并发集合实现,其时间复杂度与集合的大小呈线性关系。在本文中,我们将研究使哈希并发的方法,有时会使用锁,有时则不使用。尽管哈希看似自然可并行,但设计一个有效的并发哈希算法并非易事。

集合接口提供了以下返回布尔值的方法:
- add(x) :将元素 x 添加到集合中。如果 x 原本不在集合中,则返回 true ,否则返回 false
- remove(x) :从集合中移除元素 x 。如果 x 原本在集合中,则返回 true ,否则返回 false
- contains(x) :如果元素 x 在集合中,则返回 true

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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