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摘要: 本文摘要了《Java多线程设计模式》一书中提及的 Producer-Consumer 模式的适用场景,并针对书中例子(若干名称有微调)给出一份 C++ 参考实现及其 UML 逻辑图,也列出与之相关的模式。 ◆ 适用场景 为了匹配数据的生产者(Producer)线程与消费者(Consumer)线程之间 阅读全文
posted @ 2025-03-28 20:04 green-cnblogs 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文摘要了《Java多线程设计模式》一书中提及的 Balking 模式的适用场景,并针对书中例子(若干名称有微调)给出一份 C++ 参考实现及其 UML 逻辑图,也列出与之相关的模式。 ◆ 适用场景 当线程访问的共享数据没有准备好时,就放弃后续的操作。 ◆ 解决方案 在临界区中判断共享数据是否准备好 阅读全文
posted @ 2025-03-21 20:45 green-cnblogs 阅读(11) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文摘要了《Java多线程设计模式》一书中提及的 Guarded Suspension 模式的适用场景,并针对书中例子(若干名称有微调)给出一份 C++ 参考实现及其 UML 逻辑图,也列出与之相关的模式。 ◆ 适用场景 当线程访问的共享数据没有准备好时,让该线程进入等待状态,直到数据被准备好后由其 阅读全文
posted @ 2025-03-14 20:44 green-cnblogs 阅读(14) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文摘要了《Java多线程设计模式》一书中提及的 Immutable 模式的适用场景,并针对书中例子(若干名称有微调)给出一份 C++ 参考实现及其 UML 逻辑图,也列出与之相关的模式。 ◆ 适用场景 多个线程在同时访问共享数据时,只需要读取数据而不必修改数据。 ◆ 解决方案 无需使用锁机制,也不 阅读全文
posted @ 2025-03-07 19:29 green-cnblogs 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文摘要了《Java多线程设计模式》一书中提及的 Single Threaded Execution 的适用场景,并针对书中例子(若干名称有微调)给出一份 C++ 参考实现及其 UML 逻辑图,也列出与之相关的模式。 ◆ 适用场景 避免因多个线程同时访问一个共享数据而破坏数据的完整性。 ◆ 解决方案 阅读全文
posted @ 2025-02-28 20:53 green-cnblogs 阅读(24) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文记述了用 Matplotlib 在线性坐标系中绘制三角函数图象的例子。 代码主体内容如下: ... def main(): fig, axs = plt.subplots(1, 3, figsize=(14,4.5)) #1 axs[0] = configure_axes(axs[0], 'Tr 阅读全文
posted @ 2024-12-26 12:42 green-cnblogs 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文记述了用 Matplotlib 在线性坐标系中绘制对数函数图象的例子。 代码主体内容如下: ... def main(): fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,8)) #1 ax = configure_axes(ax, 'Logarithmic Function 阅读全文
posted @ 2024-11-13 13:14 green-cnblogs 阅读(155) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文记述了用 Matplotlib 在线性坐标系中绘制指数函数图象的例子。 代码主体内容如下: ... def main(): fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,8)) #1 ax = configure_axes(ax, 'Exponential Function 阅读全文
posted @ 2024-11-11 15:13 green-cnblogs 阅读(194) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文给出了对于《算法(第4版)》(以下简称原书或书)中的练习题 3.3.20 的一种解法。 ◆ 要求 原书中的练习题 3.3.20 要求计算一棵大小为 N 且完美平衡的二叉查找树的内部路径长度,其中 N 为 2 的幂减 1。 ◆ 解答 N 为 2 的幂减 1 的一颗完美平衡的二叉查找树是一棵满二叉树 阅读全文
posted @ 2024-10-17 11:23 green-cnblogs 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 本文记述了用 Matplotlib 在线性坐标系中绘制幂函数图象的例子。 代码主体内容如下: ... def main(): fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,8)) #1 ax = configure_axes(ax, 'Power Function', 5, 5 阅读全文
posted @ 2024-10-09 14:21 green-cnblogs 阅读(109) 评论(0) 推荐(0)
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