Python实现哲学家就餐问题

2024-01-15 03:48

本文主要是介绍Python实现哲学家就餐问题,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

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 randomclass CountDownLatch:def __init__(self, count):self.count = countself.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 -= 1self.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_numberself.left_fork = left_forkself.right_fork = right_forkself.operate_queue = operate_queueself.count_latch = count_latchdef 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()breakelif 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 = 1latch = 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)

 

这篇关于Python实现哲学家就餐问题的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/607553

相关文章

SpringBoot集成redisson实现延时队列教程

《SpringBoot集成redisson实现延时队列教程》文章介绍了使用Redisson实现延迟队列的完整步骤,包括依赖导入、Redis配置、工具类封装、业务枚举定义、执行器实现、Bean创建、消费... 目录1、先给项目导入Redisson依赖2、配置redis3、创建 RedissonConfig 配

线上Java OOM问题定位与解决方案超详细解析

《线上JavaOOM问题定位与解决方案超详细解析》OOM是JVM抛出的错误,表示内存分配失败,:本文主要介绍线上JavaOOM问题定位与解决方案的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋... 目录一、OOM问题核心认知1.1 OOM定义与技术定位1.2 OOM常见类型及技术特征二、OOM问题定位工具

Python的Darts库实现时间序列预测

《Python的Darts库实现时间序列预测》Darts一个集统计、机器学习与深度学习模型于一体的Python时间序列预测库,本文主要介绍了Python的Darts库实现时间序列预测,感兴趣的可以了解... 目录目录一、什么是 Darts?二、安装与基本配置安装 Darts导入基础模块三、时间序列数据结构与

Python正则表达式匹配和替换的操作指南

《Python正则表达式匹配和替换的操作指南》正则表达式是处理文本的强大工具,Python通过re模块提供了完整的正则表达式功能,本文将通过代码示例详细介绍Python中的正则匹配和替换操作,需要的朋... 目录基础语法导入re模块基本元字符常用匹配方法1. re.match() - 从字符串开头匹配2.

Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能

《Python使用FastAPI实现大文件分片上传与断点续传功能》大文件直传常遇到超时、网络抖动失败、失败后只能重传的问题,分片上传+断点续传可以把大文件拆成若干小块逐个上传,并在中断后从已完成分片继... 目录一、接口设计二、服务端实现(FastAPI)2.1 运行环境2.2 目录结构建议2.3 serv

C#实现千万数据秒级导入的代码

《C#实现千万数据秒级导入的代码》在实际开发中excel导入很常见,现代社会中很容易遇到大数据处理业务,所以本文我就给大家分享一下千万数据秒级导入怎么实现,文中有详细的代码示例供大家参考,需要的朋友可... 目录前言一、数据存储二、处理逻辑优化前代码处理逻辑优化后的代码总结前言在实际开发中excel导入很

通过Docker容器部署Python环境的全流程

《通过Docker容器部署Python环境的全流程》在现代化开发流程中,Docker因其轻量化、环境隔离和跨平台一致性的特性,已成为部署Python应用的标准工具,本文将详细演示如何通过Docker容... 目录引言一、docker与python的协同优势二、核心步骤详解三、进阶配置技巧四、生产环境最佳实践

Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案

《Python一次性将指定版本所有包上传PyPI镜像解决方案》本文主要介绍了一个安全、完整、可离线部署的解决方案,用于一次性准备指定Python版本的所有包,然后导出到内网环境,感兴趣的小伙伴可以跟随... 目录为什么需要这个方案完整解决方案1. 项目目录结构2. 创建智能下载脚本3. 创建包清单生成脚本4

SpringBoot+RustFS 实现文件切片极速上传的实例代码

《SpringBoot+RustFS实现文件切片极速上传的实例代码》本文介绍利用SpringBoot和RustFS构建高性能文件切片上传系统,实现大文件秒传、断点续传和分片上传等功能,具有一定的参考... 目录一、为什么选择 RustFS + SpringBoot?二、环境准备与部署2.1 安装 RustF

Nginx部署HTTP/3的实现步骤

《Nginx部署HTTP/3的实现步骤》本文介绍了在Nginx中部署HTTP/3的详细步骤,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学... 目录前提条件第一步:安装必要的依赖库第二步:获取并构建 BoringSSL第三步:获取 Nginx