Golang协程和通道

news/2024/7/25 1:44:54/文章来源:https://blog.csdn.net/chenlong_cxy/article/details/137794384

文章目录

  • 协程(goroutine)
    • 基本介绍
    • GMP模型
    • 协程间共享变量
  • 通道(channel)
    • 基本介绍
    • channel的定义方式
    • channel的读写
    • channel的关闭
    • channel的遍历方式
    • 只读/只写channel
    • channel最佳案例
    • select语句

协程(goroutine)

基本介绍

基本介绍

进程、线程与协程:

  • 进程(Process)是计算机中正在运行的程序的实例,是操作系统进行资源分配和调度的基本单位。每个进程都有自己独立的地址空间、代码、数据和文件资源。进程之间相互独立,通过进程间通信机制进行数据交换和协作。进程的创建、销毁以及切换都由操作系统自动完成,开销较大。
  • 线程(Thread)是操作系统调度的最小执行单元,是进程内的一个执行路径。线程与进程共享同一地址空间和大部分资源,包括代码段、数据段和打开的文件等。线程之间通常借助互斥锁、条件变量以及信号量等进行数据交换。线程的创建、销毁以及切换的开销较小,但需要注意线程间的同步和共享资源的管理。
  • 协程(Coroutine)协程是一种轻量级的并发执行单元,通常由编程语言本身的运行时系统进行调度和管理。协程通常在一个线程内执行,共享相同的地址空间和资源。协程间通常通过通道(Channel)实现数据交换和协作。协程的创建、销毁以及切换都由运行时系统自动完成,开销非常小,可以创建成千上万个协程而不会导致系统负载过高。

并发与并行:

  • 并发(Concurrency)指的是在单个处理器上以时间片轮转的方式交替执行多个任务,使得在一段时间内,这多个任务都得以推进,但实际在一个时间点只有一个任务在执行。
  • 并行(Parallelism)指的是多个任务同时在不同的处理器上执行,使得这多个任务同时得以推进,并且在一个时间点来看,也是多个任务在同时执行。

在Go中,通过在函数或方法的调用前加上go关键字即可创建一个go协程,并让其运行对应的函数或方法。如下:

package mainimport ("fmt""time"
)func Print() bool {for i := 0; i < 10; i++ {fmt.Printf("Print: hello goroutine...%d\n", i+1)time.Sleep(time.Second)}return true
}func main() {go Print() // 创建go协程for i := 0; i < 5; i++ {fmt.Printf("main: hello goroutine...%d\n", i+1)time.Sleep(time.Second)}
}

在上述代码中,主协程创建了一个新协程用于执行Print函数,主协程进行5次打印后退出,新协程进行10次打印后退出。运行结果如下:

在这里插入图片描述

说明一下:

  • 在Go中,当程序启动时会自动创建一个主协程来执行main函数,该协程与其他新创建的协程没有本质的区别,但主协程执行完毕后整个程序会退出,即使其他协程还未执行完毕,也会跟着退出。
  • 如果一个协程在执行过程中触发了panic异常,但没有对其进行捕获,那么会导致整个程序崩溃,因此在协程中也需要通过recover函数对panic进行捕获。

GMP模型

常规的协程(Coroutine)

线程是在内核态视角下的最小执行单元,而协程是在线程的基础上,在用户态视角下进行二次开发得到的更小的执行单元。常规的协程(Coroutine)通常是与一个线程强绑定的,而一个线程可以绑定多个协程。如下:

在这里插入图片描述

说明一下:

  • 由于常规的协程是与一个线程强绑定的,因此绑定于同一线程的多个协程只能做到并发,无法做到并行。
  • 当一个协程因为某些原因陷入阻塞,那么这个阻塞会直接上升到对应的线程,最终导致整个协程组陷入阻塞。

Go中的协程(Goroutine)

Go语言中的协程(Goroutine)与常规的协程(Coroutine)的实现方式有所不同,Go中的协程不是与一个线程强绑定的,而是由Go调度器动态的将协程绑定到可用的线程上执行。如下:

在这里插入图片描述

说明一下:

  • 由于Go协程与线程之间的绑定是动态的,因此各个协程之间既能做到并发,也能做到并行。
  • 当一个Go协程因为某些原因陷入阻塞,那么Go调度器会将该协程与其绑定的线程进行解绑,将线程的资源释放出来,使得线程可以与其他可调度的协程进行绑定。

GMP模型

GMP(Goroutine-Machine-Processor)模型是Go运行时系统中用于实现并发执行的模型,负责管理和调度协程的执行。G、M和P的含义分别如下:

  • G(Goroutine):代表Go中的协程,每个G都有自己的运行栈、状态以及执行的任务函数。
  • M(Machine):代表Go中的线程,M不直接执行G,而是先和P绑定,由P来指定M所需执行的G。
  • P(Processor):代表Go中的调度器,P实现G和M之间的动态有机结合。对于G而言,P就是其CPU,G只有被P调度才得以执行;对于M而言,P是其执行代理,为其指定可执行的G。

GMP模型示意图如下:

在这里插入图片描述

上图说明:

  • 全局有多个M和多个P,但M和P的数量不一定是相同的。每个M在调度G之前,需要先和P进行绑定(不是强绑定),每个M调度的G由其对应的P指定。M无需记录所调度的G的状态信息,因此G在全生命周期中可以实现跨M执行。
  • 在GMP模型中有三种队列来存放G,分别是全局队列、P的本地队列和wait队列(用于存放io阻塞就绪态的G,图中未展示)。
  • 每个P都有一个对应本地队列,访问本地队列时可以接近无锁化。当P为M获取可调度的G时,会优先从自己的本地队列中进行获取,其次从全局队列中获取,最后从wait队列中获取。
  • 如果一个G在调度过程中新创建了一个G,那么这个新G会优先投递到当前P的本地队列中,如果本地队列已满则投递到全局队列中。

调度器P获取可调度的G的流程如下:

  1. 优先尝试从当前P的本地队列获取可调度的G。
  2. 尝试从全局队列获取可调度的G。
  3. 尝试从wait队列获取io阻塞就绪的G。
  4. 尝试从其他P的本地队列窃取一半的G补充到当前P的本地队列,防止不同P的闲忙差异过大(work-stealing机制)。

说明一下:

  • 由于存在work-stealing机制,因此P的本地队列的访问也不是完全无锁的,只能说接近无锁化。
  • 上述说到的只是获取可调度的G的主要流程,实际实现时还有更多的细节。比如P每进行61次调度后,会先尝试从全局队列中获取一个G进行调度,避免造成全局队列中的G的饥饿问题。

GOMAXPROCS

在GMP模型中,G只有被P调度才得以执行,因此P的数量决定了G的最大并行数量。通过runtime包中的GOMAXPROCS函数可以获取和设置P的数量。如下:

package mainimport ("fmt""runtime"
)func main() {cpuNum := runtime.NumCPU()          // 获取本地机器的逻辑CPU数fmt.Printf("cpuNum = %d\n", cpuNum) // cpuNum = 6runtime.GOMAXPROCS(4)         // 设置可同时执行的最大CPU数num := runtime.GOMAXPROCS(0)  // 获取可同时执行的最大CPU数fmt.Printf("num = %d\n", num) // num = 4
}

说明一下:

  • runtime包中的NumCPU函数,用于获取本地机器的逻辑CPU数。
  • runtime包中的GOMAXPROCS函数,用于设置可同时执行的最大CPU数,并返回先前的设置。如果设置的值小于1,则不会更改当前的值,设置的值超过CPU核数无意义。
  • 从Go1.5开始,GOMAXPROCS默认设置为CPU的核数,并且可以根据需要自动调整并发执行的并行度,无需再手动设置。

协程的生命周期

Go中协程的生命周期大致由如下几种状态组成:

  • _Gidle:表示该协程刚刚创建,但还未进行初始化。
  • _Gdead:表示该协程已经完成初始化,但还未被使用。
  • _Grunnable:表示该协程已经被放入运行队列,但还未被调度。
  • _Grunning:表示该协程正在被调度。
  • _Gsyscall:表示该协程正在执行系统调用。
  • _Gwaiting:表示该协程处于挂起状态,需要等待被唤醒。
  • _Gdead:表示该协程刚刚执行完毕。

状态转换如下:

在这里插入图片描述

说明一下:

  • 当协程在调度过程中执行到系统调用代码时,其状态就会由_Grunning切换为_Gsyscall,并在系统调用结束后根据实际情况恢复为_Grunning或_Grunnable状态。
  • 协程在调度过程中,可能因为某些原因而陷入阻塞,比如等待锁资源就绪或等待channel条件就绪等,这是协程的状态会由_Grunning切换为_Gwaiting,并在协程被唤醒后恢复为_Grunnable状态。
  • 除了上述常见的协程状态外,协程还有一些其他的状态,比如_Gcopystack表示该协程正处于栈扩容流程中(Go协程的栈空间大小可动态扩缩),_Greempted表示协程被抢占后的状态。

协程的调度流程

GMP模型中存在三种类型的协程:

  • 普通的g:用户通过go关键字创建的协程,也就是GMP模型中需要被调度的G。
  • g0:特殊的调度协程,每个M都有一个g0,其主要负责对普通的g进行运行调度。
  • monitor g:全局监控协程,monitor g会越过P直接与一个M进行绑定,不断轮询对所有P的执行状况进行监控,如果发现满足抢占调度的条件,则会从第三方的角度出手干预,主动发起抢占调度。

在创建M时,Go运行时系统会为每个M初始化一个g0,g0的调度流程如下:

  1. 找到一个可被调度执行的G。
  2. 将这个G的状态切换为_Grunning,并通过调用gogo函数将执行权交给G。
  3. 执行G的代码逻辑,直到某些条件达成使得调度结束。
  4. G调度结束后,通过调用mcall函数将执行权交还给g0,并更新G的状态。

示意图如下:

在这里插入图片描述

调度类型

GMP模型中的调度类型大致可分为如下四类:

  • 主动调度:用户通过调用runtime包中的Gosched函数,可以让当前G主动让出执行权,并将其投递到全局队列中等待下一次调度。
  • 被动调度:G在调度过程中,因为某些原因而陷入阻塞而导致调度终止,比如等待锁资源就绪或等待channel条件就绪等。
  • 正常调度:G的代码逻辑被正常执行完毕,调度终止。
  • 抢占调度:在G执行系统调用的情况下,如果满足了抢占调度的条件,那么monitor g会强行将当前的P和M进行解绑,让解绑后的P重新寻找一个空闲的M进行绑定,进而可以继续调度其他的G,而解绑后M则继续执行系统调用。

触发前三种调度类型中的任意一种,都会导致当前G的调度终止,此时M的执行权将由普通的g交还给g0。示意图如下:

在这里插入图片描述

上图说明:

  • g0在调度普通的g时,会先通过findRunnable函数找到一个可被调度的G,然后通过execute函数更新对应G和P的状态信息,最后通过gogo函数将执行权交给G,进行G的调度。
  • G在调度过程中,如果因为主动调度、被动调度或正常调度导致调度终止,那么会先调用mcall函数将执行权交还给g0,然后通过调用对应的函数更新G的状态信息,并完成G和M解绑等操作,然后开启新一轮的调度。
  • gosched_m函数对应的是主动调度,该函数会先将G的状态由_Grunning切换为_Grunnable,然后将G和M解绑并将其投递到全局队列中,最后开启新一轮的调度。
  • park_m函数对应的是被动调度,该函数会先将G的状态由_Grunning切换为_Gwaiting,然后将G和M解绑,最后开启新一轮的调度。
  • goexit0函数对应的是正常调度,该函数会先将G的状态由_Grunning切换为_Gdead,然后将G和M解绑,最后开启新一轮的调度。

关于被动调度:

  • 当因被动调度陷入阻塞的G对应的条件就绪时,会由导致条件就绪的G执行goready函数将其唤醒,唤醒时会先将G的状态由_Gwaiting切换为_Grunnable,然后将其添加到唤醒者的P的本地队列中。
  • 比如某个G在申请锁时由于锁资源不就绪而陷入阻塞,此时这个G会被放在锁对应的资源等待队列中,当另一个持有锁的G在被调度的过程中执行释放锁操作时,就会执行goready函数唤醒该锁对应的资源等待队列中的G,并将其添加到自己的P的本地队列中。
  • 在调度唤醒者时M的执行权在普通的g手中,而被唤醒者的状态切换操作以及G的投递操作需要由g0执行,因此在goready函数中会先将执行权交还给g0,并在执行唤醒操作后再重新获得执行权,这里的执行权交接是通过systemstack函数完成的。
  • goready函数在将唤醒的G添加到唤醒者的P的本地队列中时,如果P的本地队列已满,则会将唤醒的G以及P的本地队列中一半的G放回到全局队列中,帮助当前的P缓解执行压力。

关于抢占调度:

  • 在G需要执行系统调用之前,会先调用reentersyscall函数保存当前G的执行环境,并将G和P的状态更新为对应的系统调用状态,最后解除P和当前M之间的绑定,因为M即将进入系统调用而导致短暂不可用。与M解除绑定关系的P会被添加到当前M的oldp容器中,后续M执行完系统调用后会优先寻找该P重新建立绑定关系。
  • 在G执行系统调用期间,如果P的本地队列不为空,或者当前没有空闲的M和P,或者G执行系统调用的时间超过10ms,则monitor g会将当前M的oldp容器中的P的状态置为空闲,并让其与其他空闲的M(也可能新创建一个M)进行绑定,进而可以继续调度其他的G,而当前的M仍然继续执行系统调用。
  • 当M执行完系统调用后,会通过exitsyscall函数尝试寻找P进行绑定。如果此时M的oldp容器中的P仍然可用,则重新与该P建立绑定关系,并将G的状态重新置为_Grunning,继续执行后续的代码逻辑。如果原先的P已经不可用,则将G的状态置为_Grunnable,并解除G和M的绑定关系,尝试从全局P队列中寻找一个可用的P进行绑定,如果找到了则在绑定对应的P后继续调度该G,否则将该G投递到全局队列,并让当前的M陷入沉睡,直到被唤醒后再继续发起调度。

协程间共享变量

协程间共享变量

  • 在协程之间共享变量是常见的需求,以便协程之间能够进行数据交换和协同工作。
  • 为了保证共享资源的并发安全,通常需要引入互斥锁对共享资源进行保护。

例如,下面程序中启动了4个协程进行抢票,在抢票过程中需要并发访问全局变量tickets,代码中通过加锁的方式保证了tickets变量的并发安全。如下:

package mainimport ("fmt""sync""time"
)var (tickets = 1000     // 共享资源mtx     sync.Mutex // 互斥锁
)func ByTicket(id int) {for {mtx.Lock() // 加锁if tickets <= 0 {mtx.Unlock() // 解锁break}time.Sleep(time.Microsecond) // 模拟抢票过程的耗时tickets--fmt.Printf("goroutine %d get a ticket, tickets = %d\n", id, tickets)mtx.Unlock() // 解锁}
}func main() {// 启动4个协程进行抢票for i := 0; i < 4; i++ {go ByTicket(i)}for {if tickets <= 0 {break}}fmt.Printf("tickets sold out...tickets = %d\n", tickets)
}

说明一下:

  • Mutex是sync包中的互斥锁类型,用于保护共享资源的并发访问,该类型提供了Lock和Unlock两个方法,分别用于加锁和解锁。

通道(channel)

基本介绍

基本介绍

  • 通道(channel)是Go中用于协程间通信和数据交换的机制,其提供了一种安全、同步和高效的方式来传递数据,以实现协程之间的通信和协同工作。
  • channel本质是一个队列,遵守先进先出(FIFO)的原则。channel本身是线程安全的,多协程可以通过channel直接发送和接收数据,显式的加锁解锁操作。

channel的示意图如下:

在这里插入图片描述

channel的定义方式

channel的定义方式

在定义channel时,通过make创建指定类型以及容量的channel。如下:

package mainimport ("fmt""unsafe"
)func main() {// make channelvar intChan = make(chan int, 10)fmt.Printf("intChan type = %T\n", intChan)                // intChan type = chan intfmt.Printf("intChan len = %d\n", len(intChan))            // intChan len = 0fmt.Printf("intChan cap = %d\n", cap(intChan))            // intChan cap = 10fmt.Printf("intChan size = %d\n", unsafe.Sizeof(intChan)) // intChan size = 8
}

说明一下:

  • channel是引用类型,其定义后需要先通过make函数分配内存空间,然后才能使用。在使用make函数为channel分配内存空间时,其第一个参数表示channel的类型,第二个参数表示channel的容量,第二个参数若省略则默认为0。
  • 通过len函数可以获取channel中元素的数量,通过cap函数可以获取channel的容量。channel中仅包含一个指向底层队列的指针,属于引用类型,因此channel类型变量的大小为8字节。
  • channel中只能存放对应类型的数据,如果想让channel存放任意类型的数据,可以指定channel中存放的元素类型为interface{}。

channel的读写

channel的读写

channel的读写:

  • 通过channel <- data的方式向channel中写入数据,在写入数据时,如果channel已满,则写操作会被阻塞,直到channel中有数据被读走,再执行写操作。
  • 通过data := <-channel的方式从channel中读取数据,在读取数据时,如果channel为空,则读操作会被阻塞,直到有数据写入channel中,再执行读操作。

例如,下面程序中定义了一个容量为5的channel,并启动了一个协程不断向该channel中写入数据,而在主协程中每隔1秒从该channel中读取一次数据。如下:

package mainimport ("fmt""time"
)func WriteNum(intChan chan int) {num := 0for {intChan <- num // 向channel中写入数据fmt.Printf("write a num: %d\n", num)num++}
}func ReadNum(intChan chan int) {for {time.Sleep(time.Second)num := <-intChan // 从channel中读取数据fmt.Printf("read a num: %d\n", num)}
}func main() {intChan := make(chan int, 5)go WriteNum(intChan)ReadNum(intChan)
}

在上述代码中,由于向channel中写入数据的过程中没有进行任何休眠操作,因此程序运行后channel立马被写满了,此时对channel的写操作将会被阻塞,直到channel中的数据被主协程读走,才能再次执行写操作,因此后续对channel的写操作也被同步为每秒一次。程序运行结果如下:

在这里插入图片描述

说明一下:

  • 将channel的容量指定为0,意味着channel中不能存储任何数据,此时该channel将成为一个无缓冲通道。对无缓冲通道的写操作将会被阻塞,直到有另一个协程准备对channel进行读操作,反之亦然,因此无缓冲通道是一种强制同步的机制。

channel的关闭

channel的关闭

在Go中,通过内建函数close可以关闭指定的channel,channel关闭后不能再对其进行写操作,否则会触发panic异常,但仍可以从该channel中读取数据。如下:

package mainimport "fmt"func main() {charChan := make(chan int, 10)for i := 0; i < 10; i++ {charChan <- 'a' + i}close(charChan) // 关闭channelfor {ch, ok := <-charChanif !ok {break}fmt.Printf("read a char: %c\n", ch)}
}

运行程序后可以看到,channel虽然被关闭了,但仍然可以读取channel中的数据。如下:

在这里插入图片描述

说明一下:

  • 通过<-channel的方式读取channel中的数据将会得到两个值,第一个值是从channel中读取到的数据,第二个值表示本次对channel进行的读操作是否成功,如果channel已关闭并且channel中没有数据可读,那么第二个值将会返回false,否则为true。

channel的遍历方式

channel的遍历方式

在Go中,可以通过for range循环的方式对channel中的元素进行遍历,其特点如下:

  • for range循环的每次迭代会从channel中读取一个数据,并将该值赋给指定的变量。
  • 如果channel中没有数据可读取,for range会阻塞等待,直到有数据可读或channel关闭。
  • channel被关闭后,for range可以继续从channel中读取数据,当所有数据都被读取后会自动结束迭代。

使用案例如下:

package mainimport "fmt"func main() {charChan := make(chan int, 10)for i := 0; i < 10; i++ {charChan <- 'a' + i}close(charChan) // 关闭channelfor value := range charChan {fmt.Printf("read a char: %c\n", value)}
}

说明一下:

  • 在对channel进行读操作时,要确保有协程会对channel进行对应的写操作,否则会造成死锁(deadlock)。
  • 如果去掉上述代码中关闭channel的操作,那么for range循环在读取完channel中的数据后不会自动结束迭代,而会继续进行读操作,但此时没有任何协程会再对该channel进行写操作,因此会造成死锁(deadlock)。

只读/只写channel

只读/只写channel

在Go中,通过<-chan typechan<- type的方式,可以将channel声明为只读或只写。如下:

package mainimport ("fmt""time"
)func WriteNum(intChan chan<- int) { // 只写channelnum := 0for {intChan <- num // 向channel中写入数据fmt.Printf("write a num: %d\n", num)num++}
}func ReadNum(intChan <-chan int) { // 只读channelfor {time.Sleep(time.Second)num := <-intChan // 从channel中读取数据fmt.Printf("read a num: %d\n", num)}
}func main() {intChan := make(chan int, 5)go WriteNum(intChan)ReadNum(intChan)
}

说明一下:

  • 对只读的channel进行写操作,或对只写的channel进行读操作都会产生报错。
  • 由于WriteNum函数中只会对intChan进行写操作,而ReadNum函数中只会对intChan进行读操作,这时为了避免误操作,可以分别将WriteNum和ReadNum函数的intChan参数声明为只写和只读的channel。

channel最佳案例

题目要求:统计1-300000中有多少个素数

为了快速统计出素数的个数,使用多个Go协程并发进行素数判断,具体的解决思路如下:

  • 启动一个生产者协程,负责将1-300000的数字写入到intChan中,作为数据源。
  • 启动多个消费者协程,负责从intChan中读取数据进行素数判断,并将素数写入到primeChan中。
  • 主协程负责不断读取primeChan中的数据,统计素数的个数。

为了让主协程能够判断primeChan中的素数是否已经读取完毕,需要借助一个exitChan:

  • 生产者协程在生产完数据后关闭intChan,使得各个消费者协程能够判断intChan中的数据是否消费完毕,并在数据消费完毕后写入一个结束标志到exitChan中。
  • 启动一个匿名协程,负责从exitChan中读取结束标志,当读取到的结束标志个数等于消费者的个数时,表明所有消费者协程已经退出,这时关闭primeChan和exitChan。
  • 当primeChan被关闭,并且primeChan中的数据已经读取完时,则说明所有素数已经统计完毕。

示意图如下:

在这里插入图片描述

代码如下:

package mainimport "fmt"func Producer(numChan chan<- int) {for num := 1; num <= 300000; num++ {numChan <- num}close(numChan)
}func IsPrime(num int) bool {for i := 2; i <= num-1; i++ {if num%i == 0 {return false}}return true
}func Consumer(numChan <-chan int, primeChan chan<- int, exitChan chan<- bool) {for {num, ok := <-numChanif !ok {break}if IsPrime(num) {primeChan <- num}}exitChan <- true
}func main() {numChan := make(chan int, 300000)primeChan := make(chan int, 300000)exitChan := make(chan bool, 6)// 生产者协程go Producer(numChan)// 消费者协程for i := 0; i < 6; i++ {go Consumer(numChan, primeChan, exitChan)}// 匿名协程go func() {for i := 0; i < 6; i++ {<-exitChan}close(primeChan)close(exitChan)}()// 主协程count := 0for {_, ok := <-primeChanif !ok {break}count++}fmt.Printf("prime count = %d\n", count) // prime count = 25998
}

select语句

select语句

在Go中,select语句用于实现非阻塞的通信。其特点如下:

  • select语句可以同时监听多个channel的操作,它会选择一个已经就绪的操作,并执行相应的分支代码。
  • 如果有多个操作就绪,select语句会随机选择其中一个操作执行,如果没有操作就绪,则会执行default分支。

使用案例如下:

package mainimport "fmt"func main() {intChan := make(chan int, 10)stringChan := make(chan string, 10)for i := 0; i < 10; i++ {intChan <- istringChan <- fmt.Sprintf("hello select%d", i)}label:for {select {case num := <-intChan:fmt.Printf("read intChan: %d\n", num)case str := <-stringChan:fmt.Printf("read stringChan: %s\n", str)default:fmt.Printf("no data now...\n")break label}}
}

运行代码后可以看到,当intChan和stringChan中都有数据时,select语句会随机对一个channel进行读操作,并在两个channel中的数据都被读取完后,通过执行default分支中的break语句跳出for循环。运行结果如下:

在这里插入图片描述

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R语言绘制相关性热图全总结 引言 相关性热图是科研论文中一种常见的可视化手段&#xff0c;而在地学领域&#xff0c;我们常常需要分析一些环境因素之间的相关性&#xff0c;来判断环境生物因素中是否存在相关性情况。 尤其是在进行多变量分析时&#xff0c;分析目标因素和各变…

设计模式基础——设计原则介绍

1.概述 ​ 对于面向对象软件系统的设计而言&#xff0c;如何同时提高一个软件系统的可维护性、可复用性、可拓展性是面向对象设计需要解决的核心问题之一。面向对象设计原则应运而生&#xff0c;这些原则你会在设计模式中找到它们的影子&#xff0c;也是设计模式的基础。往往判…

数据结构的希尔排序(c语言版)

一.希尔排序的概念 1.希尔排序的基本思想 希尔排序是一种基于插入排序算法的优化排序方法。它的基本思想如下: 选择一个增量序列 t1&#xff0c;t2&#xff0c;......&#xff0c;tk&#xff0c;其中 ti > tj, 当 i < j&#xff0c;并且 tk 1。 按增量序列个数k&#…

音乐系统java在线音乐网站基于springboot+vue的音乐系统带万字文档

文章目录 音乐系统一、项目演示二、项目介绍三、万字项目文档四、部分功能截图五、部分代码展示六、底部获取项目源码和万字论文参考&#xff08;9.9&#xffe5;带走&#xff09; 音乐系统 一、项目演示 在线音乐系统 二、项目介绍 基于springbootvue的前后端分离在线音乐系…

创新指南|降低 TikTok CPA 的 9 项专家策略

企业在 TikTok 上投放广告&#xff0c;往往最想确保获得最佳的投资回报。然而&#xff0c;这往往说起来容易做起来难。您需要了解如何利用不同的营销工具、定位策略和创意执行来实现您的业务目标并提高成本效率。本文将分享 9 个行之有效的策略&#xff0c;助您有效降低 TikTok…

蓝桥杯备赛——DP续【python】

一、小明的背包2 试题链接&#xff1a;https://www.lanqiao.cn/problems/1175/learning/ 输入示例 5 20 1 6 2 5 3 8 5 15 3 3 输出示例 120 问题分析 这题是完全背包&#xff0c;每个物品有无数个&#xff0c;所以对于任意dp[i][j]&#xff08;其表示的意思为选到第i个…

关于我转生从零开始学C++这件事:升级Lv.25

❀❀❀ 文章由不准备秃的大伟原创 ❀❀❀ ♪♪♪ 若有转载&#xff0c;请联系博主哦~ ♪♪♪ ❤❤❤ 致力学好编程的宝藏博主&#xff0c;代码兴国&#xff01;❤❤❤ OK了老铁们&#xff0c;又是一个周末&#xff0c;大伟又来继续给大家更新我们的C的内容了。那么根据上一篇博…

【ai】LiveKit Agent 的example及python本地开发模式工程实例

title: ‘LiveKit Agent Playground’ playgroundLiveKit Community playground的环境变量&#xff1a;LiveKit API # LiveKit API Configuration LIVEKIT_API_KEYYOUR_API_KEY LIVEKIT_API_SECRETYOUR_API_SECRET# Public configuration NEXT_PUBLIC_LIVEKIT_URLwss://YOUR_…

论文阅读笔记:Task-Customized Mixture of Adapters for General Image Fusion

论文阅读笔记&#xff1a;Task-Customized Mixture of Adapters for General Image Fusion 1 背景2 创新点3 方法4 模块4.1 任务定制混合适配器4.2 提示生成4.3 提示驱动融合4.4 互信息正则化MIR4.5 任务定制化损失 5 实验5.1 VIF任务5.2 MEF任务5.3 MFF任务5.4 消融实验5.5 性…