C++11线程、互斥量以及条件变量

news2024/11/24 8:41:11

文章目录

  • 前言
  • 1、创建第一个线程
  • 2、线程对象的生命周期、等待和分离
  • 3、线程创建的多种方式
  • 4、互斥量
    • 4.1 独占的互斥量std::mutex
    • 4.2 递归独占互斥量recursive_mutex
    • 4.3 带超时的互斥量std::timed_mutex和std::recursive_timed_mutex
    • 4.4 std::lock_guard和std::unique_lock
  • 5、call_once/once_flag的使用
  • 6、条件变量

前言

C++11之前,C++语言没有对并发编程提供语言级别的支持,这使得我们在编程写可移植的并发程序时,存在诸多不便。现在C++11增加了线程以及线程相关的类,很方便地支持了并发编程,使得编写多线程程序的可移植性得到了很大的提高

1、创建第一个线程

//创建线程需要引入头文件thread
#include<thread>  
#include<iostream>

void ThreadMain()
{
	cout << "begin thread main" << endl;
}

int main()
{
	//创建新线程t并启动
	thread t(ThreadMain);
	//主线程(main线程)等待t执行完毕
	if (t.joinable()) //必不可少
	{
		//等待子线程退出
		t.join();	//必不可少
	}
	return 0;
}

我们都知道,对于一个单线程来说,也就main线程或者叫做主线程,所有的工作都是由main线程去完成的。而在多线程环境下,子线程可以分担main线程的工作压力,在多个CPU下,实现真正的并行操作
在上述代码中,可以看到main线程创建并启动了一个新线程t,由新线程t去执行ThreadMain()函数,jion函数将会把main线程阻塞住,知道新线程t执行结束,如果新线程t有返回值,返回值将会被忽略

我们可以通过函数this_thread::get_id()来判断是t线程还是main线程执行任务

void ThreadMain()
{
	cout << "线程" << this_thread::get_id()<< ":begin thread main" << endl;
}

int main()
{
	//创建新线程t并启动
	thread t(ThreadMain);
	//主线程(main线程)等待t执行完毕
	if (t.joinable()) //必不可少
	{
		//等待子线程退出
		cout << "线程" << this_thread::get_id() << ":正在等待" << endl;
		t.join();	//必不可少
	}
	return 0;
}

执行结果:
在这里插入图片描述

2、线程对象的生命周期、等待和分离

void func()
{
	cout << "do func" << endl;
}

int main()
{
	thread t(func);
	return 0;
}

上诉代码运行可能会抛出异常,因为线程对象t可能先于线程函数func结束,应该保证线程对象的生命周期在线程函数func执行完时仍然存在

为了防止线程对象的生命周期早于线程函数fun结束,可以使用线程等待join

void func()
{
	while (true)
	{
		cout << "do work" << endl;
		this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));//当前线程睡眠1秒
	}
}

int main()
{
	thread t(func);
	if (t.joinable())
	{
		t.join();//main线程阻塞
	}
	return 0;
}

虽然使用join能有效防止程序的崩溃,但是在某些情况下,我们并不希望main线程通过join被阻塞在原地,此时可以采用detach进行线程分离。但是需要注意:detach之后main线程就无法再和子线程发生联系了,比如detach之后就不能再通过join来等待子线程,子线程任何执行完我们也无法控制了

void func()
{
	int count = 0;
	while (count < 3)
	{
		cout << "do work" << endl;
		count++;
		this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));//当前线程睡眠1秒
	}
}

int main()
{
	thread t(func);
	t.detach();
	this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1));//当前线程睡眠1秒
	cout << "线程t分离成功" << endl;
	return 0;
}

执行结果:
在这里插入图片描述

3、线程创建的多种方式

线程的创建和执行,无非是给线程指定一个入口函数嘛,例如main线程的入口函数就main()函数,前面编写的子线程的入口函数是一个全局函数。除了这些之外线程的入口函数还可以是函数指针、仿函数、类的成员函数、lambda表达式等,它们都有一个共同的特点:都是可调用对象。线程的入口函数指定,可以为任意一个可调用对象。

普通函数作为线程的入口函数

void func()
{
	cout << "hello world" << endl;
}

int main()
{
	thread t(func);
	if (t.joinable())
	{
		t.join();
	}
	return 0;
}

类的成员函数作为线程的入口函数

class ThreadMain
{
public:
	ThreadMain() {}
	virtual ~ThreadMain(){}
	void SayHello(std::string name)
	{
		cout << "hello " << name << endl;
	}
};

int main()
{
	ThreadMain obj;
	thread t(&ThreadMain::SayHello, obj, "fl");
	thread t1(&ThreadMain::SayHello, &obj, "fl");
	t.join();
	t1.join();
	return 0;
}

t和t1在传递参数时存在不同:

  1. t是用对象obj调用线程函数的语句,即线程函数将在obj对象的上下文中运行。这里obj是通过值传递给线程构造函数的,因此在线程中使用的是对象obj的一个副本。这种方式适用于类定义在局部作用域中时,需要将其传递给线程的情况。
  2. t1是使用对象的指针&obj调用线程函数的语句,即线程函数将在对象obj的指针所指向的上下文中运行。这里使用的是对象obj的指针,因此在线程中使用的是原始的obj对象。这种方式适用于类定义在全局或静态作用域中时,需要将其传递给线程的情况。

如果需要在类的成员函数中,创建线程,以类中的另一个成员函数作为入口函数,再执行

class ThreadMain
{
public:
	ThreadMain() {}
	virtual ~ThreadMain(){}
	void SayHello(std::string name)
	{
		cout << "hello " << name << endl;
	}
	void asycSayHello(std::string name)
	{
		thread t(&ThreadMain::SayHello, this, name);
		if (t.joinable())
		{
			t.join();
		}
	}
};

int main()
{
	ThreadMain obj;
	obj.asycSayHello("fl");
	return 0;
}

在asycSayHello的成员函数中,如果没有传递this指针,会导致编译不通过

在这里插入图片描述
原因就是参数列表不匹配,因此需要我们显示的传递this指针,表示以本对象的成员函数作为参数的入口函数

lambda表达式作为线程的入口函数

int main()
{
	thread t([](int i){
		cout << "test lambda i = " << i << endl;
	}, 123);
	if (t.joinable())
	{
		t.join();
	}
	return 0;
}

执行结果:
在这里插入图片描述

在类的成员函数中,以lambda表达式作为线程的入口函数

class TestLmadba
{
public:
	void Start()
	{
		thread t([this](){
			cout << "name is " << this->name << endl;
		});
		if (t.joinable())
		{
			t.join();
		}
	}

private:
	std::string name = "fl";
};

int main()
{
	TestLmadba test;
	test.Start();
	return 0;
}

在类的成员函数中,以lambda表达式作为线程的入口函数,如果需要访问兑现的成员变量,也需要传递this指针

仿函数作为线程的入口函数

class Mybusiness
{
public:
	Mybusiness(){}
	virtual ~Mybusiness(){}

	void operator()(void)
	{
		cout << "Mybusiness thread id is " << this_thread::get_id() << endl;
	}

	void operator()(string name)
	{
		cout << "name is " << name << endl;
	}
};

int main()
{
	Mybusiness mb;
	thread t(mb);
	if (t.joinable())
	{
		t.join();
	}
	thread t1(mb, "fl");
	if (t1.joinable())
	{
		t1.join();
	}
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述
线程t以无参的仿函数作为函数入口,而线程t1以有参的仿函数作为函数入口

函数指针作为线程的入口函数

void func()
{
	cout << "thread id is " << this_thread::get_id() << endl;
}

void add(int a, int b)
{
	cout << a << "+" << b << "=" << a + b << endl;
}

int main()
{	
	//采用C++11扩展的using来定义函数指针类型
	using FuncPtr = void(*)();
	using FuncPtr1 = void(*)(int, int);
	//使用FuncPtr来定义函数指针变量
	FuncPtr ptr = &func;
	thread t(ptr);
	if (t.joinable())
	{
		t.join();
	}

	FuncPtr1 ptr1 = add;
	thread t1(ptr1, 1, 10);
	if (t1.joinable())
	{
		t1.join();
	}
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述

function和bind作为线程的入口函数

void func(string name)
{
	cout << this_thread::get_id() << ":name is " << name << endl;
}

int main()
{
	function<void(string)> f(func);
	thread t(f, "fl");
	if (t.joinable())
	{
		t.join();
	}
	thread t1(bind(func, "fl"));
	if (t1.joinable())
	{
		t1.join();
	}
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述

线程不能拷贝和复制,但可以移动

//赋值操作
void func(string name)
{
	cout << this_thread::get_id() << ":name is " << name << endl;
}

int main()
{
	thread t1(func, "fl");
	thread t2 = t1;
	thread t3(t1);
	return 0;
}

编译报错:

在这里插入图片描述

在线程内部,已经将线程的赋值和拷贝操作delete掉了,所以无法调用到

在这里插入图片描述

//移动操作
void func(string name)
{
	cout << this_thread::get_id() << ":name is " << name << endl;
}

int main()
{
	thread t1(func, "fl");
	thread t2(std::move(t1));
	if (t1.joinable())
	{
		t1.join();
	}
	if (t2.joinable())
	{
		t2.join();
	}
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述

线程被移动之后,线程对象t1将不代表任何线程了,可以通过调试观察到

在这里插入图片描述

4、互斥量

当多个线程同时访问同一个共享资源时,如果不加以保护或者不做任何同步操作,可能出现数据竞争或不一致的状态,导致程序运行出现问题。
为了保证所有的线程都能够正确地、可预测地、不产生冲突地访问共享资源,C++11提供了互斥量。
互斥量是一种同步原语,是一种线程同步手段,用来保护多线程同时访问的共享数据。互斥量就是我们平常说的锁
C++11中提供了4种语义的互斥量

  • std::mutex:独占的互斥量,不能递归
  • std::timed_mutex:带超时的独占互斥量,不能递归使用
  • std::recursive_mutex:递归互斥量,不能带超时功能
  • std::recursive_timed_mutex:带超时的递归互斥量

4.1 独占的互斥量std::mutex

这些互斥量的接口基本类似,一般用法是通过lock()方法来阻塞线程,知道获得互斥量的所有权为止。在线程获得互斥量并完成任务之后,就必须使用unlock()来解除对互斥量的占用,lock()和unlock()必须成对出现。try_lock()尝试锁定互斥量,如果成功则返回true,失败则返回false,它是非阻塞的。

int num = 0;
std::mutex mtx;
void func()
{
	for (int i = 0; i < 100; ++i)
	{
		mtx.lock();
		num++;
		mtx.unlock();
	}
}

int main()
{
	thread t1(func);
	thread t2(func);
	if (t1.joinable())
	{
		t1.join();
	}
	if (t2.joinable())
	{
		t2.join();
	}
	cout << num << endl;
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述

使用lock_guard可以简化lock/unlock的写法,同时也更安全,因为lock_guard在构造时会自动锁定互斥量,而在退出作用域后进行析构时自动解锁,从而保证了互斥量的正确操作,避免忘记unlock操作,因此,尽量用lock_guard。lock_guard用到了RALL技术,这种技术在类的构造函数中分配资源,在析构函数中释放资源,保证资源在出了作用域之后就释放。上面的例子使用lock_guard后会更简介,代码如下:

void func()
{
	for (int i = 0; i < 100; ++i)
	{
		lock_guard<mutex> lock(mtx);
		num++;
	}
}

一般来说,当某个线程执行操作完毕后,释放锁,然后需要等待几十毫秒,让其他线程也去获取锁资源,也去执行操作。如果不进行等待的话,可能当前线程释放锁后,又立马获取了锁资源,会导致其他线程出现饥饿。

4.2 递归独占互斥量recursive_mutex

递归锁允许同一线程多次获得该互斥锁,可以用来解决同一线程需要多次获取互斥量时死锁的问题。在以下代码中,一个线程多次获取同一个互斥量时会发生死锁

class Complex
{
public:
	std::mutex mtx;
	void SayHello()
	{
		lock_guard<mutex> lock(mtx);
		cout << "Say Hello" << endl;
		SayHi();
	}

	void SayHi()
	{
		lock_guard<mutex> lock(mtx);
		cout << "say Hi" << endl;
	}
};

int main()
{
	Complex complex;
	complex.SayHello();
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述

这个例子运行起来就发生了死锁,因为在调用SayHello时获取了互斥量,之后再调用SayHI又要获取相同的互斥量,但是这个互斥量已经被当前线程获取 ,无法释放,这时就会产生死锁,导致程序崩溃。
要解决这里的死锁问题,最简单的方法就是采用递归锁:std::recursive_mutex,它允许同一个线程多次获取互斥量

class Complex
{
public:
	std::recursive_mutex mtx;//同一线程可以多次获取同一互斥量,不会发生死锁
	void SayHello()
	{
		lock_guard<recursive_mutex> lock(mtx);
		cout << "Say Hello" << endl;
		SayHi();
	}

	void SayHi()
	{
		lock_guard<recursive_mutex> lock(mtx);
		cout << "say Hi" << endl;
	}
};

执行结果:

在这里插入图片描述

需要注意的是尽量不要使用递归锁比较好,主要原因如下:

1、需要用到递归锁定的多线程互斥量处理往往本身就是可以简化的,允许递归互斥量很容易放纵复杂逻辑的产生,而非导致一些多线程同步引起的晦涩问题
2、递归锁的效率比非递归锁的效率低
3、递归锁虽然允许同一个线程多次获得同一个互斥量,但可重复的最大次数并为具体说明,一旦超过一定次数,再对lock进行调用就会抛出std::system错误

4.3 带超时的互斥量std::timed_mutex和std::recursive_timed_mutex

std::timed_mutex是超时的独占锁,srd::recursive_timed_mutex是超时的递归锁,主要用在获取锁时增加超时锁等待功能,因为有时不知道获取锁需要多久,为了不至于一直在等待获互斥量,就设置一个等待超时时间,在超时时间后还可做其他事。
std::timed_mutex比std::mutex多了两个超时获取锁的接口:try_lock_for和try_lock_until,这两个接口是用来设置获取互斥量的超时时间,使用时可以用一个while循环去不断地获取互斥量。

std::timed_mutex mtx;

void work()
{
	chrono::milliseconds timeout(100);
	while (true)
	{
		if (mtx.try_lock_for(timeout))
		{
			cout << this_thread::get_id() << ": do work with the mutex" << endl;
			this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(250));
			mtx.unlock();
		}
		else
		{
			cout << this_thread::get_id() << ": do work without the mutex" << endl;
			this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(100));
		}
	}
}

int main()
{
	thread t1(work);
	thread t2(work);
	if (t1.joinable())
	{
		t1.join();
	}
	if (t2.joinable())
	{
		t2.join();
	}
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述

在上面的例子中,通过一个while循环不断地去获取超时锁,如果超时还没有获取到锁时就休眠100毫秒,再继续获取锁。
相比std::timed_mutex,std::recursive_timed_mutex多了递归锁的功能,允许同一个线程多次获得互斥量。std::recursive_timed_mutex和std::recursive_mutex的用法类似,可以看作在std::recursive_mutex的基础上增加了超时功能

4.4 std::lock_guard和std::unique_lock

lock_guard和unique_lock的功能完全相同,主要差别在于unique_lock更加灵活,可以自由的释放mutex,而lock_guard需要等到生命周期结束后才能释放。

它们的构造函数中都有第二个参数
unique_lock:
在这里插入图片描述

lock_guard:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

可以从源码中看到,unique_lock的构造函数中,第二个参数的种类有三种,分别是adopt_lock,defer_lock和try_to_lock。lock_guard的构造函数中,第二个参数的种类只有一种,adopt_lock

这些参数的含义分别是:
adopt_lock:互斥量已经被lock,构造函数中无需再lock(lock_ guard与unique_lock通用)
defer_lock:互斥量稍后我会自行lock,不需要在构造函数中lock,只初始化一个没有加锁的mutex
try_to_lock:主要作用是在不阻塞线程的情况下尝试获取锁,如果互斥量当前未被锁定,则返回std::unique_lock对象,该对象拥有互斥量并且已经被锁定。如果互斥量当前已经被另一个线程锁定,则返回一个空的std::unique_lock对象

mutex mtx;
void func()
{
	//mtx.lock();//需要加锁,否则在lock的生命周期结束后,会自动解锁,则会导致程序崩溃
	unique_lock<mutex> lock(mtx, std::adopt_lock);
	cout << this_thread::get_id() << " do work" << endl;
}

int main()
{
	thread t(func);
	if (t.joinable())
	{
		t.join();
	}
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述
adopt_lock就表示构造unique_lock<mutex>时,认为mutex已经加过锁了,就不会再加锁了,它就把加锁的权限和时机交给了我们,由我们自己控制

mutex mtx;
void func()
{
	while (true)
	{
		unique_lock<mutex> lock(mtx, std::defer_lock);
		cout << "func thread id is " << this_thread::get_id() << endl;
		this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(500));
	}
}

int main()
{
	thread t1(func);
	thread t2(func);
	if (t1.joinable())
	{
		t1.join();
	}
	if (t2.joinable())
	{
		t2.join();
	}
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述
本来我们的意愿是t1和t2每个时刻只能有一个线程打印"func thread id is…",但是实际上却发生了竞争的关系,原因就在于defer_lock在构造unique_lock<mutex>时,认为mutex在后面会加锁,也就没有加锁,所以打印结果才发生混乱,因此需要我们手动改进一下

void func()
{
	while (true)
	{
		unique_lock<mutex> lock(mtx, std::defer_lock);
		lock.lock();
		cout << "func thread id is " << this_thread::get_id() << endl;
		this_thread::sleep_for(chrono::milliseconds(500));
		//lock.unlock();  //可以加,也可以不加
		//因为内部有一个标准为,如果我们自己手动解锁了,由于标志位的改变,在调用lock的析构函数时,就不会进行解锁操作
	}
}

执行结果:

在这里插入图片描述

5、call_once/once_flag的使用

为了保证在多线程环境中某个函数仅被调用一次,比如,需要在初始化某个对象,而这个对象只能初始化一次时,就可以用std::call_once来保证函数在多线程环境中只能被调用一次。使用std::call_once时,需要一个once_flag作为call_once的入参,用法比较简单

call_once函数模板
在这里插入图片描述

在使用call_once时,第一个参数是类型为once_flag的标志位,第二个参数是一个可调用对象,第三个为可变参数,表示的可调用对象中的参数

std::once_flag flag;

void do_once()
{
	std::call_once(flag, [](){
		cout << "call once" << endl;
	});
}

int main()
{
	const int ThreadSize = 5;
	vector<thread> threads;
	for (int i = 0; i < ThreadSize; ++i)
	{
		threads.emplace_back(do_once);
	}
	for (auto& t : threads)
	{
		if (t.joinable())
		{
			t.join();
		}
	}
	return 0;
}

执行结果:

在这里插入图片描述

6、条件变量

条件变量是C++11提供的另外一种用于等待的同步机制,它能够阻塞一个或者多个贤臣,直到收到另一个线程发出的通知或者超时,才会唤醒当前阻塞的线程。条件变量需要和互斥量配合起来使用。C++11提供了两种条件变量:

  • condition_valuable,配合std::unique<mutex>进行wait操作
  • condition_valuable_any,和任意带有lock,unlock语义的mutex搭配使用,比较灵活,但效率比condition_valuable差一些

可以看到condition_valuable_any比condition_valuable更灵活,因为它通用,对所有的锁都适用,而condition_valuable的性能更好。我们应该根据具体的应用场景来选择合适的条件变量

条件变量的使用条件如下:

  1. 拥有条件变量的线程获取互斥量
  2. 循环检测某个条件,如果条件不满足,则阻塞直到条件满足;如果条件满足,则向下执行
  3. 某个线程满足条件执行完毕之后调用notify_onc或者notify_all唤醒一个或者所有等待的线程

一个简单的生产者消费者模型

mutex mtx;
condition_variable_any notEmpty;//没满的条件变量
condition_variable_any notFull;//不为空的条件变量
list<string> list_; //缓冲区
const int custom_threads_size = 3;//消费者的数量
const int produce_threads_size = 4;//生产者的数量
const int max_size = 10;

void produce(int i)
{
	while (true)
	{
		lock_guard<mutex> lock(mtx);
		notEmpty.wait(mtx, []{
			return list_.size() != max_size;
		});
		stringstream ss;
		ss << "生产者" << i << "生产的东西";
		list_.push_back(ss.str());
		notFull.notify_one();
	}
}

void custome(int i)
{
	while (true)
	{
		lock_guard<mutex> lock(mtx);
		notFull.wait(mtx, []{
			return !list_.empty();
		});
		cout << "消费者" << i << "消费了 " << list_.front() << endl;
		list_.pop_front();
		notEmpty.notify_one();
	}
}

int main()
{
	vector<std::thread> producer;
	vector<std::thread> customer;
	for (int i = 0; i < produce_threads_size; ++i)
	{
		producer.emplace_back(produce, i);
	}
	for (int i = 0; i < custom_threads_size; ++i)
	{
		customer.emplace_back(custome, i);
	}

	for (int i = 0; i < produce_threads_size; ++i)
	{
		producer[i].join();
	}
	for (int i = 0; i < custom_threads_size; ++i)
	{
		customer[i].join();
	}
	return 0;
}

在上述案例中,list<string> list_是一个临界资源,无论是生产者生产数据,还是消费者消费数据,都要往list_中插入数据或者删除数据,为了防止出现数据竞争或不一致的状态,导致程序运行出现问题,因为每次操作list_时都需要进行加锁操作。
当list_没有满的情况下,生产者可以生产数据,如果满了,则会阻塞在条件变量notFull下,需要消费者通过notify_one()随机唤醒一个生产者。
当list_不为空的情况下。消费者可以消费数据,如果空了,则会阻塞在条件变量notEmpty下,需要生产者通过notify_one()随机唤醒一个消费者。

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stack,queuestack的介绍和使用介绍使用模拟实现queue的介绍和使用介绍使用模拟实现priority_queue的介绍和使用介绍使用模拟实现容器适配器概念标准库中stack&#xff0c;queue的底层结构介绍deque原理缺陷deque作为stack,queue底层默认容器stack的介绍和使用 介绍 stack是适…

哪个牌子的蓝牙耳机音质好?音质比较好的蓝牙耳机排名

蓝牙耳机经过多年发展&#xff0c;无论是在外观设计还是性能配置上都有很大的进步&#xff0c;越来越多的蓝牙耳机开始注重音质表现&#xff0c;逐渐有HIFI音质、无损音质出现在大众视野。那么哪个牌子的蓝牙耳机音质好&#xff1f;接下来&#xff0c;我来给大家分享几款音质比…

【H2实践】之 SpringBoot 与 H2 数据交互

一、目标 本文是【H2实践】之认识 H2&#xff0c;【H2实践】之 SpringBoot 整合的后续。前文分别介绍了 H2 及其简单使用&#xff0c;并完成了 H2 与 SpringBoot 的整合。本文将紧接 【H2实践】之 SpringBoot 整合 探索实用 SpringBoot 结合 JPA 通过 web 接口操作 H2 数据库的…

Python数据分析案例22——财经新闻可信度分析(线性回归,主成分回归,随机森林回归)

本次案例还是适合人文社科领域&#xff0c;金融或者新闻专业。本科生做线性回归和主成分回归就够了&#xff0c;研究生还可以加随机森林回归&#xff0c;其方法足够人文社科领域的硕士毕业论文了。 案例背景 有八个自变量&#xff0c;[微博平台可信度,专业性,可信赖性,转发量,…

Java对象结构与内置锁

Java对象结构与内置锁 Java内置锁的很多重要信息都存放在对象结构中 1.Java对象结构 Java对象包括三部分&#xff1a;对象头、实例数据和对齐字节 对象头&#xff1a; 第一个字段叫做Mark Word&#xff0c;用于存储自身运行时数据&#xff0c;例如GC标志位&#xff0c;哈希…

P1120 小木棍(搜索+剪枝)

题目链接&#xff1a;P1120 小木棍 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 样例输入&#xff1a; 9 5 2 1 5 2 1 5 2 1 样例输出&#xff1a; 6 分析&#xff1a;这道题一看数据范围就知道是搜索&#xff0c;但关键是需要剪枝。 首先我们求出所有木棍的长度和&am…

什么是刺猬理念

一、什么是刺猬理念刺猬理念是指把复杂的世界简化成单个有组织性的观点&#xff0c;一条基本原则或一个基本理念&#xff0c;发挥统帅和指导作用。核心是把事情简单化&#xff0c;把所有的挑战和进退维谷的局面压缩为简单的。二、刺猬理念的寓言故事狐狸是一种狡猾的动物&#…

Maix Bit(K210)保姆级入门上手教程---自训练模型之云端训练

Maix Bit&#xff08;K210&#xff09;保姆级入门上手教程系列 Maix Bit&#xff08;K210&#xff09;保姆级入门上手教程—环境搭建 Maix Bit&#xff08;K210&#xff09;保姆级入门上手教程—外设基本使用 这是K210快速上手系列文章&#xff0c;主要内容是&#xff0c;介绍…

《机器学习》基础概念之【P问题】与【NP问题】

《机器学习》基础概念之【P问题】与【NP问题】 这里写目录标题《机器学习》基础概念之【P问题】与【NP问题】一、多项式&时间复杂度1.1. 多项式1.2.时间复杂度二、P问题 & NP问题2.1. P问题2.2.NP问题2.3.举例理解NP问题-TSP旅行商推销问题三、NP-hard问题&NP-C问题…

PMP项目管理项目成本管理

目录1 项目成本管理概述2 规划成本管理3 估算成本4 制定预算5 控制成本1 项目成本管理概述 项目成本管理包括为使项目在批准的预算内完成而对成本进行规划、估算、预测、融资、筹资、管理和控制的各个过程&#xff0c;从而确保项目在批准的预算内完工。核心概念 项目成本管理旨…

vuex getters的作用和使用(求平均年龄),以及辅助函数mapGetters

getters作用&#xff1a;派生状态数据mapGetters作用&#xff1a;映射getters中的数据使用&#xff1a;方法名自定义&#xff0c;系统自动注入参数&#xff1a;state&#xff0c;每一个方法中必须有return&#xff0c;其return的结果被该方法名所接收。在state中声明数据listst…

PyTorch深度学习实战 | 计算机视觉

深度学习领域技术的飞速发展&#xff0c;给人们的生活带来了很大改变。例如&#xff0c;智能语音助手能够与人类无障碍地沟通&#xff0c;甚至在视频通话时可以提供实时翻译&#xff1b;将手机摄像头聚焦在某个物体上&#xff0c;该物体的相关信息就会被迅速地反馈给使用者&…

【教学典型案例】21.面向对象复用、面向对象实现、立体化权限落地

目录一&#xff1a;背景介绍1、针对于激励配置的功能体现出来的&#xff1a;面向对象的思想就可以实现极大程度的复用性的问题2、脱离学习通设计图&#xff0c;过程化&#xff0c;如何用面向对象的思想来去组织管理流程图3、词云位置记录定制化二&#xff1a;思路&方案1、面…

CSDN每日一练(编程题)

目录1. 2023/1/31-非降序数组(类型&#xff1a;数组&排序 难度&#xff1a;中等)2. 2023/2/1- 走楼梯(类型&#xff1a;递归&循环 难度&#xff1a;中等)3. 2023/2/1-蛇形矩阵(难度&#xff1a;困难)4. 2023/2/2-奇偶排序(类型&#xff1a;数组&奇偶排序 难度&…