单多线程Java算法相比较

单多线程Java算法相比较

1进程和线程的概念
　　1.1什么是进程
　　一个进程就是在一个运行的程序,它有自己独立的内存空间,一组系统资源,每个进程的内部数据和状态都是独立的,例如在window是同时打开多个记事本,虽然它们所运行的程序代码都是一样的,但是所使用的内存空间是独立的,互不干扰.
　　1.2什么是线程
　　线程与进程相似,是一段完成某个特定功能的代码,是程序中单个顺序的流控制;但与进程不同的是,同类的多个线程共享一块内存空间和一组系统资源,而线程本身的数据通常只有微处理器的寄存器数据,以及一个供程序执行时使用的堆栈
　　1.3进程与线程的区别
　　1. 进程:每个进程都有独立的代码和数据空间(进程上下文) ,tb进程切换的开销大.
　　2. 线程:轻量的进程,同一类线程共享代码和数据空间,每个线程有独立的运行栈和程序计数器(PC),线程切换的开销小.
　　3. 多进程:在操作系统中,能同时运行多个任务程序.
　　4. 多线程:在同一应用程序中,有多个顺序流同时执行.
　　1.4线程创建的两种方式
　　采用继承Thread类创建线程
　　该方法比较简单,主要是通过继承java.lang.Thread类,并覆盖Thread类的run()方法来完成线成的创建.Thread 类是一个具体的类,即不是抽象类,该类封装了线程的行为.要创建一个线程,程序员必须创建一个从 Thread 类导出的新类.Thread类中有两个最重要的函数run()和start().
　　通过实现Runnable接口创建线程
　　该方法通过生成实现java.lang.Runnable接口的类.该接口只定义了一个方法run(),所以必须在新类中实现它.但是 Runnable 接口并没有任何对线程的支持,我们还必须创建 Thread 类的实例,这一点通过 Thread 类的构造函数
　　public Thread(Runnable target);来实现.
　　2 单线程和多线程性能比较
　　以使用蒙特卡罗概率算法求π为例,进行单线程和多线程时间比较
　　2.1什么是蒙特卡罗概率算法

　　蒙特卡罗法(Monte Carlo method)是以概率和统计的理论、方法为基础的一种计算方法,将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解,故又称统计模拟法或统计试验法. --百度百科
　　蒙特卡罗求算法求π
　　第一步
　　画正方形和内切圆
　　第二步
　　变换表达式
　　正方形面积As=(2R)^2
　　圆的面积Ac=πR^2
　　Ac/As=(2R)^2/πR^2
　　π=4As/Ac
　　令P=As/Sc,则π=4P
　　第三步
　　重复N次实验求平均值
　　在正方形区域内随机生成一个点A,若A落在圆区域内,M++
　　P=M/N
　　π=4P,N的取值越大,π的值越精确
　　2.2 java代码实现算法
　　N取值为10000万,多线程的数为100,每个线程执行100万次模拟实验
　　线程实现
　　import java.util.concurrent.CountDownLatch;
　　public class ProModel implements Runnable {
　　public int N;//随机实验的总次数
　　public static int M;//随机点落在圆中的次数
　　private int id;
　　private final CountDownLatch doneSignal;
　　OBJ semaphore;
　　public ProModel(int id,CountDownLatch doneSignal,int N,OBJ semaphore2){
　　this.id=id;
　　this.doneSignal=doneSignal;
　　this.N=N;
　　this.semaphore=semaphore2;
　　M=0;
　　}
　　public void run(){
　　int tempM=0;
　　for(int i=0;i
　　if(isInCircle()){
　　tempM++;
　　}
　　}
　　synchronized (semaphore) {
　　add(tempM);
　　}
　　doneSignal.countDown();//使end状态减1
　　}
　　public void add(int tempM){
　　System.out.println(Thread.currentThread().getName());
　　M=M+tempM;
　　System.out.println(M);
　　}
　　//随机产生一个在正方形区域的点,判断它是否在圆中
　　public boolean isInCircle(){
　　double x=Math.random();
　　double y=Math.random();
　　if((x-0.5)*(x-0.5)+(y-0.5)*(y-0.5)<0.25)
　　return true;
　　else
　　return false;
　　}
　　public static int getTotal(){
　　return M;
　　}
　　}
　　多线程Main实现
　　import java.util.concurrent.CountDownLatch;
　　import java.util.concurrent.ExecutorService;
　　import java.util.concurrent.Executors;
　　public class MutliThread {
　　public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
　　long begin=System.currentTimeMillis();
　　int threadSize=100;
　　int N=1000000;
　　OBJ semaphore = new OBJ();
　　CountDownLatch doneSignal = new CountDownLatch(threadSize);
　　ProModel[] pros=new ProModel[threadSize];
　　//设置特定的线程池,大小为threadSizde
　　System.out.println(“begins!”);
　　ExecutorService exe = Executors.newFixedThreadPool(threadSize);
　　for(int i=0;i
　　exe.execute(new ProModel(i+1,doneSignal,N,semaphore));
　　try{
　　doneSignal.await(); //等待end状态变为0, }catch (InterruptedException e) {
　　// TODO: handle exception35
　　e.printStackTrace();
　　}finally{
　　System.out.println(“ends!”);
　　System.out.println(4*(float)ProModel.getTotal()/(float)(threadSize*N));
　　}
　　exe.shutdown();
　　long end=System.currentTimeMillis();
　　System.out.println(“used time(ms):”+(end-begin));
　　}
　　}
　　class OBJ{}
　　单线程Main实现
　　import java.util.concurrent.CountDownLatch;
　　import java.util.concurrent.ExecutorService;
　　import java.util.concurrent.Executors;
　　public class SingleThread {
　　public static void main(String[] args) {
　　long begin=System.currentTimeMillis();
　　int threadSize=1;
　　int N=100000000;
　　OBJ semaphore = new OBJ();
　　CountDownLatch doneSignal = new CountDownLatch(threadSize);
　　ProModel[] pros=new ProModel[threadSize];
　　//设置特定的线程池,大小为5
　　System.out.println(“begins!”);
　　ExecutorService exe = Executors.newFixedThreadPool(threadSize);
　　for(int i=0;i
　　exe.execute(new ProModel(i+1,doneSignal,N,semaphore));
　　try{
　　doneSignal.await(); //等待end状态变为0, }catch (InterruptedException e) {
　　// TODO: handle exception35
　　e.printStackTrace();
　　}finally{
　　System.out.println(“ends!”);
　　System.out.println(4*(float)ProModel.getTotal()/(float)(threadSize*N));
　　}
　　exe.shutdown();
　　long end=System.currentTimeMillis();
　　System.out.println(“used time(ms):”+(end-begin));
　　}
　　}