线程 互斥

本文通过一个C++示例展示了如何使用互斥锁实现线程间的同步操作。两个线程交替打印消息,确保了在共享资源访问时不会发生冲突。

/************************************************************************/
///unsigned long _beginthreadex( void *security,      //Security descriptor for new thread; must be NULL for Windows 95 applications
//         unsigned stack_size,
//          unsigned ( __stdcall *start_address )( void * ),
//          void *arglist,       //传给新线程的参数列表,默认为0
//          unsigned initflag,      //Initial state of new thread (0 for running or CREATE_SUSPEND for suspended)
//          unsigned *thrdaddr );     //Points to a 32-bit variable that receives the thread identifier
//unsigned long _beginthread( void( __cdecl *start_address )( void * ), //Start address of routine that begins execution of new thread
//        unsigned stack_size,     //Stack size for new thread or 0
//        void *arglist );         //Argument list to be passed to new thread or NULL
/************************************************************************/


#include <PROCESS.H>
#include <stdio.h>
#include <windows.h>
#include <CONIO.H>

#define SLEEP_SECOND 2000

static int g_count=5;

HANDLE hMutex;

void thread_proc1(void* arg)
{

 while(g_count>0)  
    {
 DWORD dReturn = WaitForSingleObject(hMutex,INFINITE);
 printf("proc1 is running...\n");
  //  cout<<endl;
    ReleaseMutex(hMutex);


  
//  Sleep(1000);
//  printf("proc1 is ending...\n");
//  printf("thread[1] %d__%s\n",g_count--,((char*)arg));
  //_endthread();
  //_endthreadex(); 
 }
}

void thread_proc2(void* arg)
{
 while(g_count>0) 
    {
 DWORD dReturn = WaitForSingleObject(hMutex,INFINITE);
 printf("proc2 is running...\n");
  //  cout<<endl;
 Sleep(1000);
    ReleaseMutex(hMutex);  
  
  
//  printf("proc2 is ending...\n");

  //_endthread();
 }
}

int main(void)
{
 //static unsigned pid;

  hMutex = CreateMutex(NULL,FALSE,"");
 char *pstr=" 参数传递成功\n";
//  _beginthreadex(NULL,0,(unsigned (__stdcall*)(void*))thread_proc1,0,0,0);
//  _beginthreadex(NULL,0,(unsigned (__stdcall*)(void*))thread_proc2,0,0,0); 

 _beginthread(thread_proc1,0,pstr); 
    _beginthread(thread_proc2,0,pstr);
 printf("hello");
 
 getch();
 return (0);
}

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,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与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与高效性。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与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;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为算法性能评估与改进提供实践参考; 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MOA与MOP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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