美工做图片网站,做网站公司工资,做网站需要什么图片,wordpress收费下载模板本程序使用蒙特卡洛方法估算圆周率#xff08;π#xff09;。它首先创建了指定数量的线程#xff0c;每个线程生成一个随机点并检查该点是否在单位圆内。基于这些线程的结果#xff0c;程序计算在单位圆内的点的比例#xff0c;并乘以4来估算π的值。为了对比#xff0c…本程序使用蒙特卡洛方法估算圆周率π。它首先创建了指定数量的线程每个线程生成一个随机点并检查该点是否在单位圆内。基于这些线程的结果程序计算在单位圆内的点的比例并乘以4来估算π的值。为了对比程序还直接在主线程中没有并发进行了相同的π估算过程由于每次都是生成随机数所以这个基准也没啥意义hh~。最后程序打印出两种方法得到的π值。
#include pthread.h
#include stdio.h
#include stdlib.hstruct arg_t {float x;float y;
};void *start(void *arg) {struct arg_t *ll (struct arg_t *)arg;float x1 ll-x;float y1 ll-y;long M 0;if (x1*x1 y1*y1 1.0) {M ;}pthread_exit((void *)M);
}int main(int argc, char **argv) {if (argc 2) {fprintf(stderr, Please provide a number as an argument.\n);exit(1);}long N1 atol(argv[1]);// printf(%ld\n, N1);pthread_t tids[N1];// pai(concurrency)for (long i 0; i N1; i) {struct arg_t *arg malloc(sizeof(struct arg_t));int x rand();int y rand();arg-x 1.0*x / RAND_MAX;arg-y 1.0*y / RAND_MAX;pthread_create(tids[i], 0, start, arg);}void *res 0;long M 0;for (long i 0; i N1; i) {pthread_join(tids[i], res);M (long)res;}printf(pai %f\n, 4.0*M/N1); // concurrency// pai(oracle)M 0;for (long i 0; i N1; i) {int x rand();int y rand();float x1 1.0*x / RAND_MAX;float y1 1.0*y / RAND_MAX;if (x1*x1 y1*y1 1.0) {M ;}}printf(pai %f\n, 4.0*M/N1); // oraclepthread_exit(0);
}测试一下上述程序
majntiger:~$ ./pai 10000
pai 3.171200
pai 3.142000
majntiger:~$ ./pai 100000
Segmentation fault (core dumped)分析Segmentation fault的原因
在上面的程序中为每个线程都动态分配了 arg_t 结构的内存但在线程执行完毕后这些内存并没有被释放。虽然这不是立即的问题但长期这样会导致内存泄露。应该在线程函数中或 pthread_join 之后释放这些内存。
改进方案
一种方法是在线程函数 start 的结尾释放它插个眼hh~。但由于在主函数中可能还需要访问这些结构更安全的方法是在 pthread_join 之后释放这些动态分配的内存。
修改上述代码
#include pthread.h
#include stdio.h
#include stdlib.hstruct arg_t {float x;float y;
};void *start(void *arg) {struct arg_t *ll (struct arg_t *)arg;float x1 ll-x;float y1 ll-y;long M 0;if (x1*x1 y1*y1 1.0) {M ;}pthread_exit((void *)M);
}int main(int argc, char **argv) {if (argc 2) {fprintf(stderr, Please provide a number as an argument.\n);exit(1);}long N1 atol(argv[1]);struct arg_t *args[N1];// printf(%ld\n, N1);pthread_t tids[N1];// pai(concurrency)for (long i 0; i N1; i) {args[i] malloc(sizeof(*args[i]));// struct arg_t *arg malloc(sizeof(*arg));int x rand();int y rand();args[i]-x 1.0*x / RAND_MAX;args[i]-y 1.0*y / RAND_MAX;pthread_create(tids[i], 0, start, args[i]);}void *res 0;long M 0;for (long i 0; i N1; i) {pthread_join(tids[i], res);M (long)res;free(args[i]);}printf(pai %f\n, 4.0*M/N1); // concurrency// pai(oracle)M 0;for (long i 0; i N1; i) {int x rand();int y rand();float x1 1.0*x / RAND_MAX;float y1 1.0*y / RAND_MAX;if (x1*x1 y1*y1 1.0) {M ;}}printf(pai %f\n, 4.0*M/N1); // oraclepthread_exit(0);
}这样每次线程执行完毕并被主线程收回后对应的动态分配的内存都会被释放。
测试一下修改后的程序
majntiger:~$ ./pai 100000
pai 3.721760
pai 3.137640
majntiger:~$ ./pai 1000000
Segmentation fault (core dumped)好好好这样玩儿是吧。
分析Segmentation fault的原因
仔细观察上面的程序我使用了一个固定大小的线程数组pthread_t tids[N1];。对于大的 N1 值这可能会导致栈溢出。在大多数系统上默认的栈大小可能不足以容纳大量的 pthread_t 变量。
改进方案
考虑动态分配线程ID数组的空间。
#include pthread.h
#include stdio.h
#include stdlib.hstruct arg_t {float x;float y;
};void *start(void *arg) {struct arg_t *ll (struct arg_t *)arg;float x1 ll-x;float y1 ll-y;long M 0;if (x1*x1 y1*y1 1.0) {M ;}pthread_exit((void *)M);
}int main(int argc, char **argv) {if (argc 2) {fprintf(stderr, Please provide a number as an argument.\n);exit(1);}long N1 atol(argv[1]);struct arg_t *args[N1];// printf(%ld\n, N1);pthread_t *tids malloc(N1 * sizeof(pthread_t));// pai(concurrency)for (long i 0; i N1; i) {args[i] malloc(sizeof(*args[i]));// struct arg_t *arg malloc(sizeof(*arg));int x rand();int y rand();args[i]-x 1.0*x / RAND_MAX;args[i]-y 1.0*y / RAND_MAX;pthread_create(tids[i], 0, start, args[i]);}void *res 0;long M 0;for (long i 0; i N1; i) {pthread_join(tids[i], res);M (long)res;free(args[i]);}printf(pai %f\n, 4.0*M/N1); // concurrency// pai(oracle)M 0;for (long i 0; i N1; i) {int x rand();int y rand();float x1 1.0*x / RAND_MAX;float y1 1.0*y / RAND_MAX;if (x1*x1 y1*y1 1.0) {M ;}}printf(pai %f\n, 4.0*M/N1); // oraclepthread_exit(0);
}majntiger:~$ ./pai 1000000
pai 3.972176
pai 3.142136
majntiger:~$ ./pai 10000000
Segmentation fault (core dumped)不玩儿了 到此为止我们把输入数据的规模N1从一开始最大接受10000扩大到现在最大接受1000000。
彩蛋 要不然把为每个线程都动态分配的 arg_t 结构在线程函数 start 的结尾释放试一试
#include pthread.h
#include stdio.h
#include stdlib.hstruct arg_t {float x;float y;
};void *start(void *arg) {struct arg_t *ll (struct arg_t *)arg;float x1 ll-x;float y1 ll-y;long M 0;if (x1*x1 y1*y1 1.0) {M ;}free(arg);pthread_exit((void *)M);
}int main(int argc, char **argv) {if (argc 2) {fprintf(stderr, Please provide a number as an argument.\n);exit(1);}long N1 atol(argv[1]);// printf(%ld\n, N1);// pthread_t tids[N1];pthread_t *tids malloc(N1 * sizeof(pthread_t));// pi(concurrency)for (long i 0; i N1; i) {struct arg_t *arg malloc(sizeof(struct arg_t));int x rand();int y rand();arg-x 1.0*x / RAND_MAX;arg-y 1.0*y / RAND_MAX;pthread_create(tids[i], 0, start, arg);}void *res;long M 0;for (long i 0; i N1; i) {pthread_join(tids[i], res);M (long)res;}printf(pai %f\n, 4.0*M/N1); // concurrency// pi(oracle)M 0;for (long i 0; i N1; i) {int x rand();int y rand();float x1 1.0*x / RAND_MAX;float y1 1.0*y / RAND_MAX;if (x1*x1 y1*y1 1.0) {M ;}}printf(pai %f\n, 4.0*M/N1); // oraclepthread_exit(0);
}majntiger:~$ ./pai_init 10000000
pai 3.997218
pai 3.141381
majntiger:~$ ./pai_init 100000000
pai 3.999722
pai 3.141420
majntiger:~$ ./pai_init 1000000000
^C // 时间太长了不想等了Amazing怎么这么神奇 注 蒙特卡洛方法Monte Carlo method是一种通过随机抽样来获得数值解的统计方法。这个方法得名于摩纳哥的蒙特卡洛赌场因为它大量使用随机性和概率。蒙特卡洛方法在物理学、工程学、经济学和许多其他领域都有广泛的应用。
关键概念和特点 随机抽样这是蒙特卡洛方法的核心。为了得到一个问题的数值解这个方法使用随机数或更通常地说使用伪随机数。 统计结果通过对大量的随机样本进行统计分析得到的是一个近似解而不是确切的解。 精度与样本数量通常随着样本数量的增加估算的精度也会提高。但是为了使误差减少到原来的一半样本数通常需要增加四倍。 应用蒙特卡洛方法在多种应用中都非常有用尤其是在问题的解析解很难得到或者不存在时。例如它被用于估算复杂积分、求解难以解析的统计物理问题、进行金融市场模拟等。 示例 - 估算π一个经典的应用是使用蒙特卡洛方法估算π的值。方法是这样的随机投掷点到单位正方形内统计落在单位圆内的点的数量。落在圆内的点数与总点数的比例乘以4就给出了π的近似值。
简而言之蒙特卡洛方法是一种利用随机性来求解问题的技术通过对大量样本的统计分析来获得结果。
