#ifdef USE_LOCK_PTHREAD_SPIN_LOCK #define hash_shmtx_init_sigtran(x) { pthread_spin_init(&x.bucket_lock_, PTHREAD_PROCESS_PRIVATE); } #define hash_shmtx_lock_sigtran(x) { pthread_spin_lock(&x.bucket_lock_); } #define hash_shmtx_unlock_sigtran(x) { pthread_spin_unlock(&x.bucket_lock_); } #else #ifdef USE_LOCK_MUTEXT #define hash_shmtx_init_sigtran(x) { pthread_mutex_init(&x.bucket_lock_, NULL); } #define hash_shmtx_lock_sigtran(x) { pthread_mutex_lock(&x.bucket_lock_); } #define hash_shmtx_unlock_sigtran(x) { pthread_mutex_unlock(&x.bucket_lock_); } #endif #endif什么意思

时间: 2023-10-09 21:08:19 浏览: 32
这段代码定义了两个宏,用于在不同情况下初始化、加锁和解锁哈希表的互斥锁。 首先判断了是否定义了`USE_LOCK_PTHREAD_SPIN_LOCK`宏,如果定义了,则使用`pthread_spin_lock`和`pthread_spin_unlock`函数来操作自旋锁;否则,判断是否定义了`USE_LOCK_MUTEXT`宏,如果定义了,则使用`pthread_mutex_lock`和`pthread_mutex_unlock`函数来操作互斥锁。 根据不同的宏定义,分别定义了`hash_shmtx_init_sigtran`,`hash_shmtx_lock_sigtran`和`hash_shmtx_unlock_sigtran`这三个宏,用于初始化、加锁和解锁哈希表的互斥锁。其中`x`为哈希表对象。
相关问题

#ifdef USE_MYMATH

`#ifdef USE_MYMATH`是一个条件编译指令,用于在编译时根据宏定义来决定是否包含某段代码。 在这个例子中,`#ifdef USE_MYMATH`表示如果定义了宏`USE_MYMATH`,则编译下面的代码块,否则忽略。在C/C++中,可以使用预处理指令`#define`来定义宏,如`#define USE_MYMATH`。 示例代码: ```c #ifdef USE_MYMATH // 包含自定义的数学函数库 #include "mymath.h" #else // 使用标准的数学库 #include <math.h> #endif int main() { // 使用数学函数 double result = 0; #ifdef USE_MYMATH result = mymath_function(10); // 调用自定义的数学函数 #else result = sqrt(10); // 调用标准的数学函数 #endif // 其他代码 return 0; } ``` 在上面的示例中,如果定义了宏`USE_MYMATH`,则会包含自定义的数学函数库(`mymath.h`)并调用自定义的数学函数;否则,会包含标准的数学库(`math.h`)并调用标准的数学函数。 通过使用条件编译指令,可以根据不同的需求选择性地包含特定的代码,从而实现代码的灵活性和可配置性。

#ifdef USE_LINE_L1

`#ifdef USE_LINE_L1` 是一个条件编译的预处理指令,它用于判断宏定义`USE_LINE_L1`是否已经被定义。如果`USE_LINE_L1`已经被定义,则编译预处理器会对`#ifdef`和`#endif`之间的代码块进行编译。 在这段代码中,`#ifdef USE_LINE_L1`用于判断是否需要初始化名为`LineWalk_L1_PIN`所对应的引脚。如果`USE_LINE_L1`宏已经被定义,则执行`#ifdef`和`#endif`之间的代码块。 在代码块中,先使用`RCC_APB2PeriphClockCmd()`函数使能引脚所在GPIO端口的时钟,然后通过配置`GPIO_InitStructure`结构体的成员变量,设置引脚的参数。最后,通过调用`GPIO_Init()`函数来初始化GPIO引脚。 需要注意的是,这段代码中的具体宏定义和引脚定义没有给出,所以无法确定具体是哪个引脚以及它们对应的时钟使能和初始化参数。如果需要完整的代码信息,请提供完整的代码或者提供相应的宏定义和引脚定义。

相关推荐

最新推荐

预编译#define_#ifdef_#endif用法

最近在看Linux底层代码,发现好多代码里有#define #ifdef #endif,找了个介绍详细的文章,供大家参考!

APAV-1.1.1-py3-none-any.whl.zip

APAV-1.1.1-py3-none-any.whl.zip

MIL_STD_1364J.537.pdf

MIL_STD_1364J.537.pdf

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire

粒子群多目标算法matlab代码【MATLAB代码实现】定义优化问题参数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 什么是粒子群算法? 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法,灵感来源于鸟群或鱼群等生物群体的行为。每个“粒子”代表问题空间中的一个候选解,而整个粒子群代表了候选解的一个群体。粒子在解空间中搜索最优解,通过个体的经验和群体的协作来不断调整自身位置和速度,从而逐步靠近最优解。 ## 1.2 粒子群算法在多目标优化中的应用 粒子群算法最初是针对单目标优化问题提出的,但后来被扩展应用到了多目标优化领域。与单目标优化不同,多目标优化需要考虑多个冲突的目标函数,因此粒子群算法的应用在多目标优化中具有一定的挑战性。 ## 1.3 粒子群多目标算法原理解

hbase中时间戳的精确度和hbase中列族和列名的分隔符是什么

我已经回答了关于HBase中时间戳的精确度的问题,现在回答你的第二个问题: 在HBase中,列族和列名的分隔符是冒号(:)。例如,如果你有一个列族为“info”,列名为“name”的列,那么在HBase中的完整列名将是“info:name”。这个分隔符是在HBase的设计中被硬编码的,不能更改。这个分隔符在HBase的API中也得到了体现,例如在Java API中,可以使用“:`”来将列族和列名分隔开来,如下所示: ```java Get get = new Get(Bytes.toBytes("rowkey")); get.addColumn(Bytes.toBytes("info"),

spring boot应用启动原理分析.docx

spring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docxspring boot应用启动原理分析.docx

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依

粒子群多目标算法matlab代码【算法实现步骤】计算适应度函数

# 1. 粒子群多目标算法简介 ## 1.1 粒子群多目标算法概述 在多目标优化问题中,粒子群多目标算法是一种常用的元启发式优化算法。它借鉴了鸟群觅食的行为,通过不断调整粒子的位置和速度来搜索最优解空间。相比于传统的单目标优化算法,粒子群多目标算法能够有效解决多目标优化问题。 ## 1.2 算法原理与特点 粒子群多目标算法的核心原理是通过模拟群体中粒子的运动,不断更新粒子的位置和速度,以达到最优解。其特点包括易于实现、收敛速度快、对参数不敏感等。 ## 1.3 相关研究现状分析 目前,粒子群多目标算法在多目标优化领域得到了广泛应用,并在不同领域取得了一定的成果。研究者们也在不断探索

使用 Flask Web 框架来构建 Web 服务,提供 API 接口。

使用 Flask Web 框架来构建 Web 服务,提供 API 接口的步骤如下: 1. 安装 Flask 框架,可以使用 pip 工具进行安装:`pip install flask`。 2. 创建一个 Flask 应用,代码如下: ```python from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/predict', methods=['POST']) def predict(): # 接收客户端请求数据 data = request.get_json()