19 信号灯semaphore 1

本文对比了POSIX信号量与IPC信号灯的功能、定义、初始化及操作方法,并详细介绍了IPC信号灯中的semget、semop及semctl函数用法,通过示例展示了信号灯的创建与查看过程。

1. POSIX 信号量 与 IPC 信号灯之间比较

功能POSIX信号量IPC信号灯
定义sem_t sem1semget
初始化sem_initsemctl
P操作sem_waitsemop
V操作sem_postsemop

信号灯的IPC对象是一个信号灯集合,包含了多个信号量,多有的函数都是对一个集合的操作。


2. semget函数

头文件:
  #include <sys/types.h>
  #include <sys/ipc.h>
  #include <sys/sem.h>
函数原型:int semget(key_t key, int nsems, int semflg)
参数:
  key:和信号灯关联的key值
  nsems:信号灯集合包含的信号灯数量
  semflg:信号灯集合访问权限
返回:成功:信号灯集ID,出错-1           


3. semop函数

函数原型:int semop(int semid, struct sembuf *opsptr, size_t nops)
函数参数:
  semid:信号灯集ID
  struct sembuf{
    short sem_num;//要操作的信号灯编号
    short sem_op;//0,,等待,直到信号灯的值变成0. //1:释放资源,V操作。 //-1:分配资源,P操作
    short sem_flg;// 0,IPC_NOWAIT, SEM_UNDO
  };
   nops:要操作的信号灯个数
  返回:成功0,出错-1

4. semctl函数

原型:int semctl(int semid, int semnum, int cmd, ...union semun arg)
参数:semid 信号灯集合ID
  semnum:要修改的信号灯编号
  cmd:GETVAL获取信号灯的值
    SETVAL设置信号灯的值
    IPC_RMID从系统中删除信号灯集合
返回:成功0,出错-1

union semun{

int val; //SETVAL:设置信号灯的值

  struct semid_ds *buf; //

unsigned short *array;

struct seminfo *buf;

}

5. 示例:创建信号灯,并查看

#include "sys/types.h"
#include "sys/sem.h"
#include "signal.h"
#include "unistd.h"
#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"
int main()
{
  int semid;
  semid=semget(IPC_PRIVATE,3,0777);
  if(semid <0)
  {
	printf("creat semaphore failure\n");
	return -1;
  }
  printf("creat semaphore   sucess semid=%d\n",semid);
  system("ipcs -s");
  //while(1);
  // delete semaphore
  semctl(semid,0,IPC_RMID,NULL);
  system("ipcs -s");
  return 0;
}


执行结果:

alex@alex-VirtualBox:~/Share/process/nineteen$ gcc sem.c
alex@alex-VirtualBox:~/Share/process/nineteen$ ./a.out
creat semaphore   sucess semid=0

------ Semaphore Arrays --------
key        semid      owner      perms      nsems
0x00000000 0          alex       777        3


------ Semaphore Arrays --------
key        semid      owner      perms      nsems

alex@alex-VirtualBox:~/Share/process/nineteen$


【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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