JAVA使用两个线程向同一个账户中存钱 每次存1000 共存三次。

时间: 2024-02-17 17:03:25 浏览: 25
好的,这是一个多线程的问题。下面是一个简单的 Java 代码实现: ```java public class BankAccount { private double balance; public BankAccount(double initialBalance) { this.balance = initialBalance; } public synchronized void deposit(double amount) { System.out.println("Depositing " + amount + "..."); this.balance += amount; System.out.println("New balance is " + this.balance + "."); } public static void main(String[] args) { BankAccount account = new BankAccount(0); Thread thread1 = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 3; i++) { account.deposit(1000); } }); Thread thread2 = new Thread(() -> { for (int i = 0; i < 3; i++) { account.deposit(1000); } }); thread1.start(); thread2.start(); try { thread1.join(); thread2.join(); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } System.out.println("Final balance is " + account.balance + "."); } } ``` 在这个例子中,我们创建了一个 `BankAccount` 类,其中包含一个 `deposit` 方法用于存钱。由于多个线程会同时访问 `BankAccount` 对象,因此我们在 `deposit` 方法上使用了 `synchronized` 关键字来进行同步控制,确保线程安全。 然后,我们创建了两个线程,分别代表两个存款操作,每个操作都会存入 1000 元,执行 3 次。我们使用 Lambda 表达式来定义线程的行为。在线程的 `run` 方法中,我们调用 `deposit` 方法来存钱。 最后,我们启动两个线程,等待它们完成,然后输出最终的账户余额。 需要注意的是,由于使用了同步控制,这个程序可以保证线程安全,确保最终的账户余额是正确的。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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