读者写者问题中在读者优先其算法的时间复杂性

时间: 2023-06-07 08:11:27 浏览: 38
通常为O(1),而在写者优先情况下,时间复杂性为O(n),其中n是读者的数量。这是因为在读者优先情况下,写者必须等待所有读者完成它们的读取操作后才能再次获得对共享资源的访问权。相反,当写者优先时,所有等待的读者必须等待当前运行的写者完成其操作,才能获得对共享资源的访问权。这可能导致读者被阻塞并且需要等待的时间更长。
相关问题

Java实现读者-写者问题的写者优先算法

Java实现读者-写者问题的写者优先算法可以通过使用ReentrantReadWriteLock类来实现。该类提供了读写锁定的机制,其中读锁定可以被多个线程同时持有,而写锁定只能被单个线程持有。 下面是一个示例代码,实现了读者-写者问题的写者优先算法: ``` import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; public class WriterPriorityReadWriteLock { private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); private final ReentrantReadWriteLock.WriteLock writeLock = lock.writeLock(); private final ReentrantReadWriteLock.ReadLock readLock = lock.readLock(); private int readers = 0; private int writers = 0; private int writeRequests = 0; public void startRead() throws InterruptedException { readLock.lock(); try { while (writers > 0 || writeRequests > 0) { wait(); } readers++; } finally { readLock.unlock(); } } public void endRead() { readLock.lock(); try { readers--; notifyAll(); } finally { readLock.unlock(); } } public void startWrite() throws InterruptedException { writeLock.lock(); try { writeRequests++; while (readers > 0 || writers > 0) { wait(); } writeRequests--; writers++; } finally { writeLock.unlock(); } } public void endWrite() { writeLock.lock(); try { writers--; notifyAll(); } finally { writeLock.unlock(); } } } ``` 在这个实现中,读者和写者线程都可以通过调用startRead()和startWrite()方法来获取锁定,然后通过调用endRead()和endWrite()方法来释放锁定。在写者优先算法中,如果存在等待的写者,则新的读者线程必须等待所有等待的写者完成。 需要注意的是,如果有多个写者在等待锁定,则它们将按照先来先服务的顺序获得锁定。因此,这种实现可能会导致饥饿现象,即某些线程可能会无限期地等待。为了避免这种情况,可以采用其他的算法,例如读者优先算法或者公平算法。

读者-写者问题的写者优先算法全部代码

下面是完整的Java实现读者-写者问题的写者优先算法: ``` import java.util.concurrent.locks.ReentrantReadWriteLock; public class WriterPriorityReadWriteLock { private final ReentrantReadWriteLock lock = new ReentrantReadWriteLock(); private final ReentrantReadWriteLock.WriteLock writeLock = lock.writeLock(); private final ReentrantReadWriteLock.ReadLock readLock = lock.readLock(); private int readers = 0; private int writers = 0; private int writeRequests = 0; public void startRead() throws InterruptedException { readLock.lock(); try { while (writers > 0 || writeRequests > 0) { wait(); } readers++; } finally { readLock.unlock(); } } public void endRead() { readLock.lock(); try { readers--; notifyAll(); } finally { readLock.unlock(); } } public void startWrite() throws InterruptedException { writeLock.lock(); try { writeRequests++; while (readers > 0 || writers > 0) { wait(); } writeRequests--; writers++; } finally { writeLock.unlock(); } } public void endWrite() { writeLock.lock(); try { writers--; notifyAll(); } finally { writeLock.unlock(); } } } ``` 在这个实现中,读者和写者线程都可以通过调用startRead()和startWrite()方法来获取锁定,然后通过调用endRead()和endWrite()方法来释放锁定。在写者优先算法中,如果存在等待的写者,则新的读者线程必须等待所有等待的写者完成。 需要注意的是,如果有多个写者在等待锁定,则它们将按照先来先服务的顺序获得锁定。因此,这种实现可能会导致饥饿现象,即某些线程可能会无限期地等待。为了避免这种情况,可以采用其他的算法,例如读者优先算法或者公平算法。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

读者与写者算法C++的实现

读者-写者问题的读写操作限制如下: 写-写互斥:不能有两个写者同时进行写操作 读-写互斥:不能同时有一个线程在读,而另一个线程在写。 读-读允许:可以有一个或多个读者在读。
recommend-type

C语言使用广度优先搜索算法解决迷宫问题(队列)

主要介绍了C语言使用广度优先搜索算法解决迷宫问题,结合迷宫问题分析了C语言队列广度优先搜索算法的相关使用技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

“短进程优先”、“时间片轮转”、“高响应比优先”调度算法

编写并调试一个模拟的进程调度程序,分别采用“短进程优先”、“时间片轮转”、“高响应比优先”调度算法对随机产生的五个进程进行调度,并比较算法的平均周转时间。以加深对进程的概念及进程调度算法的理解。
recommend-type

java动态规划算法——硬币找零问题实例分析

主要介绍了java动态规划算法——硬币找零问题,结合实例形式分析了java动态规划算法——硬币找零问题相关原理、实现方法与操作注意事项,需要的朋友可以参考下
recommend-type

C语言基于回溯算法解决八皇后问题的方法

主要介绍了C语言基于回溯算法解决八皇后问题的方法,简单描述了八皇后问题,并结合实例形式分析了C语言使用回溯算法解决八皇后问题的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

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
recommend-type

实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成

![实现实时数据湖架构:Kafka与Hive集成](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/10eb2e6972b3b6086286fc64c0b3ee41.jpeg) # 1. 实时数据湖架构概述** 实时数据湖是一种现代数据管理架构,它允许企业以低延迟的方式收集、存储和处理大量数据。与传统数据仓库不同,实时数据湖不依赖于预先定义的模式,而是采用灵活的架构,可以处理各种数据类型和格式。这种架构为企业提供了以下优势: - **实时洞察:**实时数据湖允许企业访问最新的数据,从而做出更明智的决策。 - **数据民主化:**实时数据湖使各种利益相关者都可
recommend-type

list根据id查询pid 然后依次获取到所有的子节点数据

可以使用递归的方式来实现根据id查询pid并获取所有子节点数据。具体实现可以参考以下代码: ``` def get_children_nodes(nodes, parent_id): children = [] for node in nodes: if node['pid'] == parent_id: node['children'] = get_children_nodes(nodes, node['id']) children.append(node) return children # 测试数
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。