多线程编程(一):线程创建和退出

 

http://software.intel.com/zh-cn/blogs/2011/10/28/400008915/?cid=sw:prccsdn2036

一、引言

二、实例
以下实例中创建了2个线程,其中第一个线程是在程序运行到中途时调用pthread_exit函数退出,第二个正常退出。在主线程中,收集这两个线程的退出信息,并释放资源。从实例可以看出,这两个线程是并发运行的。

/*thread.c*/
#include
#include

void thread1(void)
{
int i=0;
for(i=0;i<6;i++)
{
printf("This is a pthread1.\n");
if(i==2)
pthread_exit(0); //线程退出
sleep(3); //线程1睡眠,将CPU让给其它线程
}
}

void thread2(void)
{
int i;
for(i=0;i<3;i++)
printf("This is a pthread2.\n");
pthread_exit(0); //打印完以上三条语句后,直接退出
}

int main(void)
{
pthread_t id1,id2;
int i,ret;
ret=pthread_create(&id1,NULL,(void *) thread1,NULL); //创建线程1,线程2
if(ret!=0)
{
printf ("Create pthread error!\n");
exit (1);
}
ret=pthread_create(&id2,NULL,(void *) thread2,NULL);
if(ret!=0)
{
printf ("Create pthread error!\n");
exit (1);
}
pthread_join(id1,NULL); //等待线程结束
pthread_join(id2,NULL);
exit (0);
}

运行结果:
[root@localhost net]# ./thread
This is a pthread1.
This is a pthread2.
This is a pthread2.
This is a pthread2.
This is a pthread1.
This is a pthread1.

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解历史最优解的权重,指导粒子速度位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之(即按概率选择其中个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解历史最优解的权重,指导粒子速度位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之(即按概率选择其中个作为父代,不加权)。
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