哲学家就餐问题:
哲学家就餐问题是典型的同步问题,该问题描述的是五个哲学家共用一张圆桌,分别坐在五张椅子上,在圆桌上有五个盘子和五个叉子(如下图),他们的生活方式是交替的进行思考和进餐,思考时不能用餐,用餐时不能思考。平时,一个哲学家进行思考,饥饿时便试图用餐,只有在他同时拿到他的盘子左右两边的两个叉子时才能进餐。进餐完毕后,他会放下叉子继续思考。请写出代码来解决如上的哲学家就餐问题,要求代码返回“当每个哲学家分别需要进食 n 次”时这五位哲学家具体的行为记录。
测试用例:
输入:n = 1 (1<=n<=60,n 表示每个哲学家需要进餐的次数。)
预期输出:
[[4,2,1],[4,1,1],[0,1,1],[2,2,1],[2,1,1],[2,0,3],[2,1,2],[2,2,2],[4,0,3],[4,1,2],[0,2,1],[4,2,2],[3,2,1],[3,1,1],[0,0,3],[0,1,2],[0,2,2],[1,2,1],[1,1,1],[3,0,3],[3,1,2],[3,2,2],[1,0,3],[1,1,2],[1,2,2]]
思路:
输出列表中的每一个子列表描述了某个哲学家的具体行为,它的格式如下:
output[i] = [a, b, c] (3 个整数)
a 哲学家编号。
b 指定叉子:{1 : 左边, 2 : 右边}.
c 指定行为:{1 : 拿起, 2 : 放下, 3 : 吃面}。
如 [4,2,1] 表示 4 号哲学家拿起了右边的叉子。所有自列表组合起来,就完整描述了“当每个哲学家分别需要进食 n 次”时这五位哲学家具体的行为记录。
代码实现
import queue import threading import time import random class CountDownLatch: def __init__(self, count): self.count = count self.condition = threading.Condition() def wait(self): try: self.condition.acquire() while self.count > 0: self.condition.wait() finally: self.condition.release() def count_down(self): try: self.condition.acquire() self.count -= 1 self.condition.notifyAll() finally: self.condition.release() class DiningPhilosophers(threading.Thread): def __init__(self, philosopher_number, left_fork, right_fork, operate_queue, count_latch): super().__init__() self.philosopher_number = philosopher_number self.left_fork = left_fork self.right_fork = right_fork self.operate_queue = operate_queue self.count_latch = count_latch def eat(self): time.sleep(0.01) self.operate_queue.put([self.philosopher_number, 0, 3]) def think(self): time.sleep(random.random()) def pick_left_fork(self): self.operate_queue.put([self.philosopher_number, 1, 1]) def pick_right_fork(self): self.operate_queue.put([self.philosopher_number, 2, 1]) def put_left_fork(self): self.left_fork.release() self.operate_queue.put([self.philosopher_number, 1, 2]) def put_right_fork(self): self.right_fork.release() self.operate_queue.put([self.philosopher_number, 2, 2]) def run(self): while True: left = self.left_fork.acquire(blocking=False) right = self.right_fork.acquire(blocking=False) if left and right: self.pick_left_fork() self.pick_right_fork() self.eat() self.put_left_fork() self.put_right_fork() break elif left and not right: self.left_fork.release() elif right and not left: self.right_fork.release() else: time.sleep(0.01) print(str(self.philosopher_number) + ' count_down') self.count_latch.count_down() if __name__ == '__main__': operate_queue = queue.Queue() fork1 = threading.Lock() fork2 = threading.Lock() fork3 = threading.Lock() fork4 = threading.Lock() fork5 = threading.Lock() n = 1 latch = CountDownLatch(5 * n) for _ in range(n): philosopher0 = DiningPhilosophers(0, fork5, fork1, operate_queue, latch) philosopher0.start() philosopher1 = DiningPhilosophers(1, fork1, fork2, operate_queue, latch) philosopher1.start() philosopher2 = DiningPhilosophers(2, fork2, fork3, operate_queue, latch) philosopher2.start() philosopher3 = DiningPhilosophers(3, fork3, fork4, operate_queue, latch) philosopher3.start() philosopher4 = DiningPhilosophers(4, fork4, fork5, operate_queue, latch) philosopher4.start() latch.wait() queue_list = [] for i in range(5 * 5 * n): queue_list.append(operate_queue.get()) print(queue_list)
总结
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]