multi-thread(八)Semaphore

本文探讨了并发控制中的Semaphore、CyclicBarrier和CountDownLatch的使用方式,并通过实例展示了如何利用ExecutorService与固定线程池配合实现高效任务调度。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Semaphore.acquire():Acquires a permit from this semaphore, blocking until one is available

Executors.newFixedThreadPool( 2 )作用相似

CyclicBarrier.await(): Waits until all parties have invoked await on this barrier. 

CountDownLatch.await(): Causes the current thread to wait until the latch has counted down to zero

 

 

 

/**
 * @author timeriver.wang
 * @date 2014-03-10 2:02:52 PM
 */
public class SemaphoreTest {
    public static void main( String[] args ) {
        ExecutorService service = Executors.newCachedThreadPool();
        final Semaphore sp = new Semaphore( 3 );
        for ( int i = 0; i < 9; i++ ) {
            Runnable runnable = new Runnable() {
                public void run() {
                    try {
                        sp.acquire();
                    }
                    catch ( InterruptedException e1 ) {
                        e1.printStackTrace();
                    }
                    System.out.println( Thread.currentThread() + "进入,当前已有" + ( 3 - sp.availablePermits() ) + "个并发" );
                    try {
                        Thread.sleep( (long) ( Math.random() * 10000 ) );
                    }
                    catch ( InterruptedException e ) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    System.out.println( Thread.currentThread() + "即将离开" );
                    sp.release();
                    // 下面代码有时候执行不准确,因为其没有和上面的代码合成原子单元
                    System.out.println( Thread.currentThread() + "已离开,当前已有" + ( 3 - sp.availablePermits() ) + "个并发" );
                }
            };
            service.execute( runnable );
        }
    }

}

 

 

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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