Future模式 --先给你提货带

本文深入探讨了Future模式在并发编程中的应用,通过一个具体示例详细解释了如何利用Future模式实现异步任务处理,提高程序效率。文章介绍了Future模式的主要角色,包括client、host、virtualdata、realdata和future,以及它们之间的交互过程。

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定义:

获取Future角色的线程会在稍后使用Future角色来获得运行的结果。

引例:

类的一览表
名字说明
main向host发出请求并获取数据
data表示访问数据方法的接口。
host向请求返回futuredata实例的类
futuredata表示提货带类
realdata表示真实数据
public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        System.out.println("main BEGIN");
        Host host = new Host();
        Data data1 = host.request(10, 'A');
        Data data2 = host.request(20, 'B');
        Data data3 = host.request(30, 'C');

        System.out.println("main otherJob BEGIN");
        try {
            Thread.sleep(2000);
        } catch (InterruptedException e) {
        }
        System.out.println("main otherJob END");

        System.out.println("data1 = " + data1.getContent());
        System.out.println("data2 = " + data2.getContent());
        System.out.println("data3 = " + data3.getContent());
        System.out.println("main END");
    }
}
public interface Data {
    public abstract String getContent();
}
public class FutureData implements Data {
    private RealData realdata = null;
    private boolean ready = false;
    public synchronized void setRealData(RealData realdata) {
        if (ready) {                        
            return;     // balk
        }
        this.realdata = realdata;
        this.ready = true;
        notifyAll();
    }
    public synchronized String getContent() {
        while (!ready) {
            try {
                wait();
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }
        return realdata.getContent();
    }
}
public class RealData implements Data {
    private final String content;
    public RealData(int count, char c) {
        System.out.println("        making RealData(" + count + ", " + c + ") BEGIN");
        char[] buffer = new char[count];
        for (int i = 0; i < count; i++) {
            buffer[i] = c;
            try {
                Thread.sleep(100);
            } catch (InterruptedException e) {
            }
        }
        System.out.println("        making RealData(" + count + ", " + c + ") END");
        this.content = new String(buffer);
    }
    public String getContent() {
        return content;
    }
}
public class Host {
    public Data request(final int count, final char c) {
        System.out.println("    request(" + count + ", " + c + ") BEGIN");

        // (1) 建立FutureData的实体
        final FutureData future = new FutureData();

        // (2) 为了建立RealData的实体,启动新的线程
        new Thread() {                                      
            public void run() {                             
                RealData realdata = new RealData(count, c);
                future.setRealData(realdata);
            }                                               
        }.start();                                          

        System.out.println("    request(" + count + ", " + c + ") END");

        // (3) 取回FutureData实体,作为传回值
        return future;
    }
}

 main BEGIN
    request(10, A) BEGIN
    request(10, A) END
    request(20, B) BEGIN
    request(20, B) END
    request(30, C) BEGIN
    request(30, C) END
main otherJob BEGIN
        making RealData(10, A) BEGIN
        making RealData(30, C) BEGIN
        making RealData(20, B) BEGIN
        making RealData(10, A) END
main otherJob END
data1 = AAAAAAAAAA
        making RealData(20, B) END
data2 = BBBBBBBBBBBBBBBBBBBB

Future模式出现的角色:

client(请求者):client向host发出请求request,并立刻接收一个处理结果(虚拟数据)

host:host角色会创建新的线程,并开始在新的新的线程中创建realdara角色。

virtualdata(虚拟数据):virtualdata角色是让future角色与realdata角色具有一致性的角色。

realdata(真实数据):realdata角色表示真实的角色,创建该对象会花费很多时间。

future(期货):future角色是“提货带”,由host角色传递给client角色。

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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