Day01 Java基础面试题(线程状态、线程同步、死锁)

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一、线程的五种状态
1、new,即新建状态。new关键字创建了一个线程对象实例,它仅仅作为一个对象实例存在,JVM没有为其分配CPU时间片timeslice等资源;
2、runnable, 即可运行状态。处于新建状态的线程调用start()方法启动线程后,线程已经得到除CPU时间片外的其他系统资源。该状态的线程位于可运行线程池中,等待JVM的线程调度器进行调度,从而得到获取CPU时间片的机会;
3、running,即运行状态。处于可运行状态的线程获取了CPU时间片,执行程序代码;
4、block,即阻塞状态。因为某种原因,线程放弃CPU时间片,暂时停止运行,此时,JVM调度器不会给它分配任何CPU时间,直接跳过它,除非线程进入runnable状态,才有机会再次获取CPU时间片。大多数情况下,sleep(long n)、suspend()、wait()使线程进入阻塞状态,对应的suspend()/resume()、wait()/notify()方法恢复线程运行。
5、dead,即死亡状态。线程体run()运行结束,或者调用线程对象的stop()方法后,线程终止运行,JVM回收线程占用的资源。死亡的线程不可复生。ps: stop()方法不安全,会破坏线程的状态,已经不推荐使用。
线程的5种状态
二、线程同步(互斥锁)
1、线程使用同步的原因
Java允许多线程并发控制,当多个线程同时操作一个可共享的资源变量时(数据的增删改查),将会导致数据不准确,相互之间产生冲突,因此加入同步锁以避免在该线程没有完成操作之前,被其他线程的调用, 从而保证了该变量的唯一性和准性。
2、同步方法
即有synchronized关键字修饰的方法,该关键字修饰的方法会自动加上互斥锁,实现同步。如:public synchronized void deposit()。
ps: synchronized关键字也可以修饰静态方法,此时如果调用该静态方法,将会锁住整个类。
3、同步代码块
即有synchronized关键字修饰的语句块, 被该关键字修饰的语句块会自动被加上内置锁,从而实现同步。如synchronized(object){}。

ps: Java多线程同步提供了两类方法:wait()、notify()。wait():当一个线程执行了该方法时,放弃互斥锁,进入互斥锁的等待队列;notify():该方法唤醒互斥锁等待队列中的线程,并进入可运行状态runnable。
4、同步方法、同步代码块区别
同步方法默认使用当前类class的对象作为锁;同步方法的颗粒度更细。
参考示例:https://www.cnblogs.com/xujingyang/p/6565606.html
三、死锁deadlock
**死锁 **指两个或两个以上的进程在执行过程中,因争夺资源而造成的一种互相等待的现象,若无外力作用,它们都将无法推进下去。
死锁产生的4个必要条件:
(1) 互斥条件:一个资源每次只能被一个进程使用;
(2) 请求与保持条件:一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放;
(3) 不剥夺条件: 进程已获得的资源,在末使用完之前,不能强行剥夺;
(4) 循环等待条件: 若干进程之间形成一种头尾相接的循环等待资源关系。
预防:
合理分配资源,避免进程永久占用系统资源;防止进程在等待状态下占用资源。

PS: 指定获取锁的顺序,并强制线程按照指定的顺序获取锁,可以避免死锁发生!(实际破坏了循环等待条件)

如果遭受了冷漠,那就埋头努力吧!

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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