模拟卖票系统

本文介绍了一个基于互斥量的多线程售票系统实现案例。通过C语言演示了如何利用互斥量来同步多个线程对共享资源的访问,确保了在并发环境下票数的正确递减。
#include <stdio.h>
#include <pthread.h>
#include <semaphore.h>
#include <time.h>
#include <string.h>

int t = 100;

pthread_mutex_t mutex;

void *Sell(void* v)
{
	int window = (int)v;
	
	printf("第%d个窗口开始卖票\n",window);
	
	while(1)
	{
		int time = rand()%100 + 1;
		usleep(time*10000);
		pthread_mutex_lock(&mutex);
		if( t == 0)
		{
			pthread_mutex_unlock(&mutex);
			break;
		}
		
		printf("第%d个窗口卖票:%d\n",window,t--);
		pthread_mutex_unlock(&mutex);
	}
}

int main()
{
	srand((unsigned int)time(NULL));
	pthread_mutex_init(&mutex, NULL);
	
	int i;
	for(i = 1; i < 5; i++)
	{
		pthread_t thread_id;
		pthread_create(&thread_id, NULL, Sell, (void*)i);
		pthread_detach(thread_id);
	}
	
	pthread_exit(NULL);
	
	
	pthread_mutex_destroy(&mutex);
	
	return 0;
}
这是用互斥量进行操作的,互斥量用一个pthread_mutex_t型的变量表示。使用互斥量之前需要对它进行初始化,其接口函数原型如下:

int pthread_mutex_init(pthread_mutex_t *mutex, const pthread_mutexattr_t *attr);

 其中mutex参数指向要初始化的互斥量。attr参数指向一个描述互斥量属性的结构体。attr参数可以为NULL,表示使用默认属性。

互斥量的主要操作函数如下:
int pthread_mutex_lock(pthread_mutex_t *mutex);
int pthread_mutex_trylock(pthread_mutex_t *mutex);
int pthread_mutex_unlock(pthread_mutex_t *mutex);

 pthread_mutex_lock()用于对mutex参数指向的互斥量进行加锁。如果这时互斥量已经被锁,则调用这个函数的线程将被阻塞,直到互斥量成为未锁状态。函数返回时,表示这

个个互斥量已经变为已锁状态,同时,函数的调用者成为这个互斥量的拥有者。

pthread_mutex_trylock()也用于对mutex参数指向的互斥量进行加锁。如果这时互斥量已经被锁,则函数以错误状态返回。

pthread_mutex_unlock()用于对mutex参数指向的互斥量进行解锁。如果这时互斥量是未锁状态或不是当前线程所拥有的,则结果未定义。 因此,互斥量必须在同一线程上成对出现。 

int pthread_mutex_destroy(pthread_mutex_t *mutex);   对互斥量进行销毁。

如果将缓冲区设计为一个先进先出的队列,可以同时容纳多条消息,那么只要缓冲区不满,生产者就可以提交消息;同时,只要缓冲区不空,消费者就可以取出消息进行处理。这将大大提高整个程序的效率。

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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