public class o { public o() { } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { int count = 0; for(float y = -2.5F; y > -2.0F; y -= 0.12F) { for(float x = -2.3F; x < 2.3F; x += 0.041F) { float a = x * x + y * y - 4.0F; if (a * a * a - x * x * x * y * y * y < -0.0F) { String str = "I LOVE YOU!"; int num = count % str.length(); System.err.print(str.charAt(num)); ++count; } else { System.err.print(""); } } System.err.println(); Thread.sleep(100L); } System.out.println("如果能好好被爱"); System.out.println("谁不想呆在一个人身边一年又一年呢"); } }

时间: 2023-02-15 16:46:23 浏览: 54
这段代码是在用循环和条件语句打印出一个字符串。 在这段代码中,有两个循环,一个外层循环和一个内层循环。外层循环从变量 y 的值为 -2.5F 开始,每次循环都会将 y 的值减少 0.12F,直到 y 的值大于 -2.0F 为止。内层循环从变量 x 的值为 -2.3F 开始,每次循环都会将 x 的值增加 0.041F,直到 x 的值大于 2.3F 为止。 在内层循环中,会计算一个表达式 a = x * x * y * y - 4.0F,然后根据另一个表达式 a * a * a - x * x * x * y * y * y < -0.0F 的值是 true 还是 false 来判断执行哪一个语句。如果这个表达式的值是 true,就会打印出字符串 "I LOVE YOU!" 中的一个字符,否则就会打印出一个空字符。 最后,在外层循环的每次循环之后,会等待 100 毫秒,然后换行。在两个循环执行完毕后,会打印出两个字符串。
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public class SyncExample { private int count = 0; public synchronized void add() { for (int i = 0; i < 1000000; i++) { count++; } } public static void main(String[] args) throws InterruptedException { SyncExample syncExample = new SyncExample(); Thread t1 = new Thread(() -> syncExample.add()); Thread t2 = new Thread(() -> syncExample.add()); t1.start(); t2.start(); t1.join(); t2.join(); System.out.println(syncExample.count); }}的输出结果

该代码的输出结果是不确定的,因为count变量不是原子操作。在多线程环境下,t1和t2线程可能会同时对count变量进行读取、修改和写入,导致数据竞争的问题。使用synchronized关键字可以解决这个问题,因为它可以确保同一时间只有一个线程可以访问add()方法,但是在该示例中,t1和t2线程都在调用同一个SyncExample对象的add()方法,因此仍然存在竞争条件。因此,最终的count值取决于各个线程的执行顺序和时间片分配等因素,输出结果是不确定的。

import java.util.*; class BackCounter implements Runnable{ private int count=100; //r线程共享变量,对它的处理必须用同步机制进行保护 public int getCount() { return count; } //返回变量值 //线程体 public void run() { for (int i = 10; i > 0,i--){//变量值递减10 【1】{//以下代码在处理共享变量,需同步机制保护 if (count <= 0) break; count--; } try { Thread sleep (10); catch(InterruptedException e){ }//模拟延时10毫秒 } }//线程体结束 } public class Main{ public static void main(String []args)throws InterruptedException{//某些线程方法会数出检应 ArmayList<Thread> It=new <Thread>(); BackCourmer be=newy创建实观对象 add(nen Thread(bc/创建线程对象 It add(new Thread(be) or Thread th 10 【2】:启动8线 fbe (Thead th In 【3】;等待线程结束

以下是修正后的代码,并回答您的问题: ```java import java.util.*; class BackCounter implements Runnable { private int count = 100; // 线程共享变量,对它的处理必须用同步机制进行保护 public synchronized int getCount() { // 加上 synchronized 关键字,保证线程安全 return count; } // 返回变量值 // 线程体 public void run() { for (int i = 10; i > 0; i--) { // 变量值递减10 synchronized (this) { // 以下代码在处理共享变量,需同步机制保护 if (count <= 0) break; count--; } try { Thread.sleep(10); } catch (InterruptedException e) { // 模拟延时10毫秒 } } // 线程体结束 } } public class Main { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 某些线程方法会抛出 InterruptedException ArrayList<Thread> It = new ArrayList<Thread>(); BackCounter be = new BackCounter(); // 创建实例对象 for (int i = 0; i < 8; i++) { // 启动8个线程 Thread th = new Thread(be); It.add(th); th.start(); } for (Thread th : It) { // 等待线程结束 th.join(); } System.out.println("Count: " + be.getCount()); } } ``` 这段代码的作用是创建一个 BackCounter 类,实现 Runnable 接口,用于递减一个共享变量 count 的值。在主线程中创建 8 个线程并启动它们,等待它们结束后输出最终 count 的值。 您的问题是: 1. 代码中的 synchronized 关键字有什么作用? 答:synchronized 关键字用于保证代码块在多线程环境下的同步,即同一时刻只有一个线程能够进入这个代码块进行操作,其他线程需要等待。在这段代码中,synchronized 用于保护共享变量 count 的操作,确保多个线程操作 count 时不会发生冲突。 2. 为什么要使用 th.join() 方法等待线程结束? 答:在主线程中启动多个子线程后,如果不等待这些子线程结束就直接输出 count 的值,可能会得到不正确的结果。因为子线程的运行是异步的,主线程可能在子线程还未完成 count 的递减操作时就输出了 count 的值。使用 th.join() 方法可以让主线程等待所有子线程结束后再输出 count 的值,保证了结果的正确性。

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帮我解释下面的代码:import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.Text; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(Object key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer<Text,IntWritable,Text,IntWritable> { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); String[] otherArgs = new GenericOptionsParser(conf, args).getRemainingArgs(); if (otherArgs.length != 2) { System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); System.exit(2); } Job job = new Job(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } }

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