JavaIO基础01-基础感念

本文详细阐述了 Linux 下的 IO 模型,包括同步与异步、阻塞与非阻塞的概念及其区别,并深入探讨了五种主要的 IO 模型:阻塞 IO、非阻塞 IO、多路复用 IO、信号驱动 IO 和异步 IO。

1、同步与异步

同步与异步主要是从消息通知机制角度来说的。同步没有通知,异步有知。

2、阻塞与非阻塞

阻塞与非阻塞主要是程序等待消息通知时的状态角度来说的。阻塞调用是指调用结果返回之前,当前线程会被挂起,一直处于等待消息通知,不能够执行其他业务。

3、同异步与阻非塞

(1)同步阻塞
下载一个文件,下载人不做任何事情,看着进度条下载完成。
(2)同步非阻塞
下载一个文件,下载人不做任何事情,等待下载完成的通知。
(3)异步阻塞
下载一个文件,下载人做其他事情,隔断时间看着进度是否下载完成。
(4)异步非阻塞
下载一个文件,下载人做其他事情,等待下载完成的通知。

4、LINUX IO 模型

4.1、LINUX IO 操作步骤

网络IO的本质是socket的读取,socket在linux系统被抽象为流,IO可以理解为对流的操作。例如当一个read操作发生时,它会经历两个阶段:
第一阶段:等待数据准备。
第二阶段:将数据从内核拷贝到进程中。
对于socket流而言,
第一步:通常涉及等待网络上的数据分组到达,然后被复制到内核的某个缓冲区。
第二步:把数据从内核缓冲区复制到应用进程缓冲区。

4.2、LINUX IO 模型分类

(1)同步模型(synchronous IO)

    阻塞IO(bloking IO)
    非阻塞IO(non-blocking IO)
    多路复用IO(multiplexing IO)
    信号驱动式IO(signal-driven IO) 

(2)异步IO(asynchronous IO)

4.3、Linux IO模型矩阵

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4.4、Linux 阻塞IO

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4.5、Linux 同步非阻塞IO

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4.6、Linux 同步非阻塞IO多路复用

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4.7、Linux 异步信号驱动

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4.8、Linux 总结

5个IO模型
### 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
微信小程序作为腾讯推出的一种轻型应用形式,因其便捷性与高效性,已广泛应用于日常生活中。以下为该平台的主要特性及配套资源说明: 特性方面: 操作便捷,即开即用:用户通过微信内搜索或扫描二维码即可直接使用,无需额外下载安装,减少了对手机存储空间的占用,也简化了使用流程。 多端兼容,统一开发:该平台支持在多种操作系统与设备上运行,开发者无需针对不同平台进行重复适配,可在一个统一的环境中完成开发工作。 功能丰富,接口完善:平台提供了多样化的API接口,便于开发者实现如支付功能、用户身份验证及消息通知等多样化需求。 社交整合,传播高效:小程序深度嵌入微信生态,能有效利用社交关系链,促进用户之间的互动与传播。 开发成本低,周期短:相比传统应用程序,小程序的开发投入更少,开发周期更短,有助于企业快速实现产品上线。 资源内容: “微信小程序-项目源码-原生开发框架-含效果截图示例”这一资料包,提供了完整的项目源码,并基于原生开发方式构建,确保了代码的稳定性与可维护性。内容涵盖项目结构、页面设计、功能模块等关键部分,配有详细说明与注释,便于使用者迅速理解并掌握开发方法。此外,还附有多个实际运行效果的截图,帮助用户直观了解功能实现情况,评估其在实际应用中的表现与价值。该资源适用于前端开发人员、技术爱好者及希望拓展业务的机构,具有较高的参考与使用价值。欢迎查阅,助力小程序开发实践。资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
在 C++ 编程中,与效率相关的概念主要包括时间复杂度、空间复杂度以及性能优化策略。这些概念是算法设计和程序优化的核心依据。 ### 时间复杂度 时间复杂度衡量的是算法执行所需的时间随输入规模增长的变化趋势。在 C++ 中,通常通过分析循环嵌套、递归深度或基本操作的执行次数来确定时间复杂度。例如,一个双重循环的算法通常具有 O(n²) 的时间复杂度,而基于分治策略的算法(如快速排序)则可能具有 O(n log n) 的时间复杂度。为了提升效率,应优先选择低时间复杂度的算法。在具体实现中,可以利用数据结构的优势,例如使用哈希表(unordered_map)实现 O(1) 时间复杂度的查找操作,或者通过排序 + 二分查找来降低整体复杂度[^1]。 ### 空间复杂度 空间复杂度衡量的是算法运行过程中所需的额外存储空间。它在程序优化中同样扮演着重要角色。降低空间复杂度的方法包括选择合适的数据结构、改进算法以减少额外空间需求,以及合理管理内存使用。例如,在 C++ 中,使用原地排序算法(如快速排序)可以减少对额外内存的依赖,而避免不必要的对象复制也有助于降低空间开销[^2]。 ### 性能优化策略 性能优化的目标是提升程序的执行速度和资源利用效率。常见的优化策略包括: - **算法优化**:选择更高效的算法,例如将 O(n²) 的冒泡排序替换为 O(n log n) 的快速排序。 - **数据结构优化**:根据访问模式选择合适的数据结构,例如使用 vector 替代 list 以提高缓存命中率。 - **减少不必要的计算**:利用缓存机制或预处理技术避免重复运算。 - **内存管理**:手动管理内存时,避免内存泄漏和碎片化,提高内存使用效率。 ### 复杂度分析与实际测试的关系 尽管复杂度分析提供了理论上的效率评估,但实际运行测试仍然不可或缺。复杂度分析提供的是抽象的趋势,而实际测试则能反映具体环境下的性能表现。例如,当输入规模 n 较小时,复杂度较高的算法可能反而表现更好,而当 n 增大时,低复杂度算法的优势才会显现。因此,在性能优化过程中,应结合复杂度分析和实际测试结果,以获得最优的程序性能[^3]。 ### 示例代码:快速排序的实现 以下是一个快速排序算法的实现,其时间复杂度为 O(n log n),空间复杂度为 O(log n)(递归栈开销): ```cpp #include <iostream> #include <vector> void quick_sort(std::vector<int>& arr, int left, int right) { if (left >= right) return; int pivot = arr[(left + right) / 2]; int i = left, j = right; while (i <= j) { while (arr[i] < pivot) ++i; while (arr[j] > pivot) --j; if (i <= j) { std::swap(arr[i], arr[j]); ++i; --j; } } quick_sort(arr, left, j); quick_sort(arr, i, right); } int main() { std::vector<int> data = {5, 2, 9, 1, 5, 6}; quick_sort(data, 0, data.size() - 1); for (int val : data) { std::cout << val << " "; } return 0; } ```
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