1.java线程有支持多核吗.JDK1.5
2.可以查看正在运行中的线程是由哪个处理器运行的吗?
也很有可能是我的程序写得有问题,我正在检查.不知道各位是不是也碰到过同样的情况,有什么经验可以分享下吗.谢谢啦
18 个解决方案
#1
理论上将,是支持多核的。
应该多从算法上改造
应该多从算法上改造
#2
有个疑问:Java程序在多核环境下运行和单核环境下有什么差异呢?~
#3
没什么特别的,我能想到的唯一特别的就是CPU的占用率,多核在这方面肯定占优势
#4
多线程肯定支持多核
#5
我也想问,java的多线程在多核环境下运行,会比单核下运行快么?
如果在同一时刻,有多个线程并行运行,那jdk里关于现成操作的方法是不是就没用了呢?
如果在同一时刻,有多个线程并行运行,那jdk里关于现成操作的方法是不是就没用了呢?
#6
支持多核
我的电脑就是双核的.
但是现在还没有听说可以查看正在运行中的线程是由哪个处理器运行的
我的电脑就是双核的.
但是现在还没有听说可以查看正在运行中的线程是由哪个处理器运行的
#7
看下并行计算方面的介绍吧
#8
在计算过程中我使用的是LU分解方法,L,U二维数组都是共享资源.我觉得这个很像是生产者消费者问题,当消费者需要的资源不符合他的要求的时候就会让出锁给生产者,使用wait().但是现在就有个问题,下面是我的共享二维数组类:
public class Matrix {
double matrix[][];
int n;
/**
*构造函数
*根据标志flag的不同初始化U或L
**/
public Matrix(String flag,int n) {
this.n=n;
matrix=new double[n][n];
int i,j,k;
//对U做初始化,上三角的每个元素置-0.0000001代表没有赋值
if(flag.equalsIgnoreCase("u")){
for(i=0;i<n;i++){
for(j=i;j<n;j++){
matrix[i][j]=-0.0000001;
}
}
//对L做初始化,下三角的每个元素置-0.0000001代表没有赋值
}else if(flag.equalsIgnoreCase("l")){
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<i+1;j++){
matrix[i][j]=-0.0000001;
}
}
for(j=0;j<n;j++){
matrix[j][j]=1;
}
}
}
//并行计算时使用,达到同步的目的
public synchronized double get(int i,int j){
while(matrix[i][j]==-0.0000001){
try{
this.wait();
}catch(InterruptedException e){
System.out.println(e.getMessage());
}
}
return matrix[i][j];
}
//并行计算时使用,达到同步的目的
public synchronized void set(int i,int j,double value){
this.notify();
matrix[i][j]=value;
}
}
问题在get方法.因为我要检查的是数组中某个单元的值是否符合要求,但是set方法中赋值的单元不一定是get方法中想得到的单元,所以在get方法中需要一直在等待.所以我用了一个循环,我想应该是这个地方占了很多时间.但是怎么解决呢.
public class Matrix {
double matrix[][];
int n;
/**
*构造函数
*根据标志flag的不同初始化U或L
**/
public Matrix(String flag,int n) {
this.n=n;
matrix=new double[n][n];
int i,j,k;
//对U做初始化,上三角的每个元素置-0.0000001代表没有赋值
if(flag.equalsIgnoreCase("u")){
for(i=0;i<n;i++){
for(j=i;j<n;j++){
matrix[i][j]=-0.0000001;
}
}
//对L做初始化,下三角的每个元素置-0.0000001代表没有赋值
}else if(flag.equalsIgnoreCase("l")){
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<i+1;j++){
matrix[i][j]=-0.0000001;
}
}
for(j=0;j<n;j++){
matrix[j][j]=1;
}
}
}
//并行计算时使用,达到同步的目的
public synchronized double get(int i,int j){
while(matrix[i][j]==-0.0000001){
try{
this.wait();
}catch(InterruptedException e){
System.out.println(e.getMessage());
}
}
return matrix[i][j];
}
//并行计算时使用,达到同步的目的
public synchronized void set(int i,int j,double value){
this.notify();
matrix[i][j]=value;
}
}
问题在get方法.因为我要检查的是数组中某个单元的值是否符合要求,但是set方法中赋值的单元不一定是get方法中想得到的单元,所以在get方法中需要一直在等待.所以我用了一个循环,我想应该是这个地方占了很多时间.但是怎么解决呢.
#9
public synchronized void set(int i,int j,double value){
matrix[i][j]=value;
this.notify();
}
你贴的代码不够分析的,不知道谁调用了set ,也就是说不知道什么情况下会notify
另外这例子不适合做多线程demo。
matrix[i][j]=value;
this.notify();
}
你贴的代码不够分析的,不知道谁调用了set ,也就是说不知道什么情况下会notify
另外这例子不适合做多线程demo。
#10
matrix[i][j]=value;
this.notify();
这两句的顺序应该没有问题.我把其他代码贴出来大家看看.
除了上面的 Matrix外,还有三个类:CL,CU两个线程,负责进行LU分解,CLU主程序.
this.notify();
这两句的顺序应该没有问题.我把其他代码贴出来大家看看.
除了上面的 Matrix外,还有三个类:CL,CU两个线程,负责进行LU分解,CLU主程序.
public class CL implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CL(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CL BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i+1;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=u.get(m,i);
k+=l.get(j,m)*temp;
}
double temp2=u.get(i,i);
l.set(j,i,(a[j][i]-k)/temp2);
}
//System.out.println(l.toString());
}
CLU.flagL=true;
System.out.println("CL END");
// System.out.println(l.toString());
}
}
public class CU implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CU(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CU BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=l.get(i,m);
k+=temp*u.get(m,j);
//Thread.yield();
}
u.set(i,j,a[i][j]-k);
}
//System.out.println(u.toString());
}
CLU.flagU=true;
System.out.println("CU END");
// System.out.println(u.toString());
}
}
class CLU{
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
static boolean flagL;
static boolean flagU;
int n; //线性方程的阶数
public CLU(double matrixA[][]){
this.a=matrixA;
this.n=a.length;
u=new Matrix("u",n);
l=new Matrix("l",n);
}
//并行计算L和U
public void caculateLU(){
CL cu=new CL(n,a,l,u);
CU cl=new CU(n,a,l,u);
Thread tu=new Thread(cu);
Thread tl=new Thread(cl);
tu.start();
tl.start();
while(!(flagL&&flagU)){
}
}
//串行计算L和U
/**
*算法,做n次循环,没次循环中先算U的i行,再在U的i行基础上算L的i列
*/
public void caculateLU_s(){
int i,j,k,m;
double temp;
for(i=0;i<n;i++){
//计算U的第i行
for(j=i;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=l.get_s(i,m);
k+=temp*u.get_s(m,j);
}
u.set_s(i,j,a[i][j]-k);
}
//计算L的第i列
for(j=i+1;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=u.get_s(m,i);
k+=l.get_s(j,m)*temp;
}
double temp1=u.get_s(i,i);
l.set_s(j,i,(a[j][i]-k)/temp1);
}
}
}
public static void main(String a[]){
int n=100;
double matrixa[][]=new double[n][n];
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
matrixa[i][j]=i+j+1;
CLU clu=new CLU(matrixa);
System.out.println(new java.util.Date());
clu.caculateLU();//并行
//clu.caculateLU_s();//串行
System.out.println(new java.util.Date());
System.out.println(clu.x.toString());
}
}
#11
public class CL implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CL(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CL BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i+1;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=u.get(m,i);
k+=l.get(j,m)*temp;
}
double temp2=u.get(i,i);
l.set(j,i,(a[j][i]-k)/temp2);
}
//System.out.println(l.toString());
}
CLU.flagL=true;
System.out.println("CL END");
// System.out.println(l.toString());
}
}
Java code
public class CU implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CU(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CU BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=l.get(i,m);
k+=temp*u.get(m,j);
//Thread.yield();
}
u.set(i,j,a[i][j]-k);
}
//System.out.println(u.toString());
}
CLU.flagU=true;
System.out.println("CU END");
// System.out.println(u.toString());
}
}
Java code
class CLU{
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
static boolean flagL;
static boolean flagU;
int n; //线性方程的阶数
public CLU(double matrixA[][]){
this.a=matrixA;
this.n=a.length;
u=new Matrix("u",n);
l=new Matrix("l",n);
}
//并行计算L和U
public void caculateLU(){
CL cu=new CL(n,a,l,u);
CU cl=new CU(n,a,l,u);
Thread tu=new Thread(cu);
Thread tl=new Thread(cl);
tu.start();
tl.start();
while(!(flagL&&flagU)){
}
}
//串行计算L和U
/**
*算法,做n次循环,没次循环中先算U的i行,再在U的i行基础上算L的i列
*/
public void caculateLU_s(){
int i,j,k,m;
double temp;
for(i=0;i<n;i++){
//计算U的第i行
for(j=i;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=l.get_s(i,m);
k+=temp*u.get_s(m,j);
}
u.set_s(i,j,a[i][j]-k);
}
//计算L的第i列
for(j=i+1;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=u.get_s(m,i);
k+=l.get_s(j,m)*temp;
}
double temp1=u.get_s(i,i);
l.set_s(j,i,(a[j][i]-k)/temp1);
}
}
}
public static void main(String a[]){
int n=100;
double matrixa[][]=new double[n][n];
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
matrixa[i][j]=i+j+1;
CLU clu=new CLU(matrixa);
System.out.println(new java.util.Date());
clu.caculateLU();//并行
//clu.caculateLU_s();//串行
System.out.println(new java.util.Date());
System.out.println(clu.x.toString());
}
}
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CL(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CL BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i+1;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=u.get(m,i);
k+=l.get(j,m)*temp;
}
double temp2=u.get(i,i);
l.set(j,i,(a[j][i]-k)/temp2);
}
//System.out.println(l.toString());
}
CLU.flagL=true;
System.out.println("CL END");
// System.out.println(l.toString());
}
}
Java code
public class CU implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CU(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CU BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=l.get(i,m);
k+=temp*u.get(m,j);
//Thread.yield();
}
u.set(i,j,a[i][j]-k);
}
//System.out.println(u.toString());
}
CLU.flagU=true;
System.out.println("CU END");
// System.out.println(u.toString());
}
}
Java code
class CLU{
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
static boolean flagL;
static boolean flagU;
int n; //线性方程的阶数
public CLU(double matrixA[][]){
this.a=matrixA;
this.n=a.length;
u=new Matrix("u",n);
l=new Matrix("l",n);
}
//并行计算L和U
public void caculateLU(){
CL cu=new CL(n,a,l,u);
CU cl=new CU(n,a,l,u);
Thread tu=new Thread(cu);
Thread tl=new Thread(cl);
tu.start();
tl.start();
while(!(flagL&&flagU)){
}
}
//串行计算L和U
/**
*算法,做n次循环,没次循环中先算U的i行,再在U的i行基础上算L的i列
*/
public void caculateLU_s(){
int i,j,k,m;
double temp;
for(i=0;i<n;i++){
//计算U的第i行
for(j=i;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=l.get_s(i,m);
k+=temp*u.get_s(m,j);
}
u.set_s(i,j,a[i][j]-k);
}
//计算L的第i列
for(j=i+1;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=u.get_s(m,i);
k+=l.get_s(j,m)*temp;
}
double temp1=u.get_s(i,i);
l.set_s(j,i,(a[j][i]-k)/temp1);
}
}
}
public static void main(String a[]){
int n=100;
double matrixa[][]=new double[n][n];
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
matrixa[i][j]=i+j+1;
CLU clu=new CLU(matrixa);
System.out.println(new java.util.Date());
clu.caculateLU();//并行
//clu.caculateLU_s();//串行
System.out.println(new java.util.Date());
System.out.println(clu.x.toString());
}
}
#12
帮顶下
#13
可以啊,有两种方法,一种是jconsole
一种是线程包里有个函数
一种是线程包里有个函数
#14
没有时间看了,再记下.
有时间了再来瞅.
有时间了再来瞅.
#15
这两天又做了些新的尝试,我想应该是在线程通讯时间过长了,那还是数组存储方法的问题.继续思考解决办法.
#16
自己顶一下.
#17
帮顶下
#18
JMX
OSGi
OSGi
#1
理论上将,是支持多核的。
应该多从算法上改造
应该多从算法上改造
#2
有个疑问:Java程序在多核环境下运行和单核环境下有什么差异呢?~
#3
没什么特别的,我能想到的唯一特别的就是CPU的占用率,多核在这方面肯定占优势
#4
多线程肯定支持多核
#5
我也想问,java的多线程在多核环境下运行,会比单核下运行快么?
如果在同一时刻,有多个线程并行运行,那jdk里关于现成操作的方法是不是就没用了呢?
如果在同一时刻,有多个线程并行运行,那jdk里关于现成操作的方法是不是就没用了呢?
#6
支持多核
我的电脑就是双核的.
但是现在还没有听说可以查看正在运行中的线程是由哪个处理器运行的
我的电脑就是双核的.
但是现在还没有听说可以查看正在运行中的线程是由哪个处理器运行的
#7
看下并行计算方面的介绍吧
#8
在计算过程中我使用的是LU分解方法,L,U二维数组都是共享资源.我觉得这个很像是生产者消费者问题,当消费者需要的资源不符合他的要求的时候就会让出锁给生产者,使用wait().但是现在就有个问题,下面是我的共享二维数组类:
public class Matrix {
double matrix[][];
int n;
/**
*构造函数
*根据标志flag的不同初始化U或L
**/
public Matrix(String flag,int n) {
this.n=n;
matrix=new double[n][n];
int i,j,k;
//对U做初始化,上三角的每个元素置-0.0000001代表没有赋值
if(flag.equalsIgnoreCase("u")){
for(i=0;i<n;i++){
for(j=i;j<n;j++){
matrix[i][j]=-0.0000001;
}
}
//对L做初始化,下三角的每个元素置-0.0000001代表没有赋值
}else if(flag.equalsIgnoreCase("l")){
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<i+1;j++){
matrix[i][j]=-0.0000001;
}
}
for(j=0;j<n;j++){
matrix[j][j]=1;
}
}
}
//并行计算时使用,达到同步的目的
public synchronized double get(int i,int j){
while(matrix[i][j]==-0.0000001){
try{
this.wait();
}catch(InterruptedException e){
System.out.println(e.getMessage());
}
}
return matrix[i][j];
}
//并行计算时使用,达到同步的目的
public synchronized void set(int i,int j,double value){
this.notify();
matrix[i][j]=value;
}
}
问题在get方法.因为我要检查的是数组中某个单元的值是否符合要求,但是set方法中赋值的单元不一定是get方法中想得到的单元,所以在get方法中需要一直在等待.所以我用了一个循环,我想应该是这个地方占了很多时间.但是怎么解决呢.
public class Matrix {
double matrix[][];
int n;
/**
*构造函数
*根据标志flag的不同初始化U或L
**/
public Matrix(String flag,int n) {
this.n=n;
matrix=new double[n][n];
int i,j,k;
//对U做初始化,上三角的每个元素置-0.0000001代表没有赋值
if(flag.equalsIgnoreCase("u")){
for(i=0;i<n;i++){
for(j=i;j<n;j++){
matrix[i][j]=-0.0000001;
}
}
//对L做初始化,下三角的每个元素置-0.0000001代表没有赋值
}else if(flag.equalsIgnoreCase("l")){
for(i=0;i<n;i++){
for(j=0;j<i+1;j++){
matrix[i][j]=-0.0000001;
}
}
for(j=0;j<n;j++){
matrix[j][j]=1;
}
}
}
//并行计算时使用,达到同步的目的
public synchronized double get(int i,int j){
while(matrix[i][j]==-0.0000001){
try{
this.wait();
}catch(InterruptedException e){
System.out.println(e.getMessage());
}
}
return matrix[i][j];
}
//并行计算时使用,达到同步的目的
public synchronized void set(int i,int j,double value){
this.notify();
matrix[i][j]=value;
}
}
问题在get方法.因为我要检查的是数组中某个单元的值是否符合要求,但是set方法中赋值的单元不一定是get方法中想得到的单元,所以在get方法中需要一直在等待.所以我用了一个循环,我想应该是这个地方占了很多时间.但是怎么解决呢.
#9
public synchronized void set(int i,int j,double value){
matrix[i][j]=value;
this.notify();
}
你贴的代码不够分析的,不知道谁调用了set ,也就是说不知道什么情况下会notify
另外这例子不适合做多线程demo。
matrix[i][j]=value;
this.notify();
}
你贴的代码不够分析的,不知道谁调用了set ,也就是说不知道什么情况下会notify
另外这例子不适合做多线程demo。
#10
matrix[i][j]=value;
this.notify();
这两句的顺序应该没有问题.我把其他代码贴出来大家看看.
除了上面的 Matrix外,还有三个类:CL,CU两个线程,负责进行LU分解,CLU主程序.
this.notify();
这两句的顺序应该没有问题.我把其他代码贴出来大家看看.
除了上面的 Matrix外,还有三个类:CL,CU两个线程,负责进行LU分解,CLU主程序.
public class CL implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CL(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CL BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i+1;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=u.get(m,i);
k+=l.get(j,m)*temp;
}
double temp2=u.get(i,i);
l.set(j,i,(a[j][i]-k)/temp2);
}
//System.out.println(l.toString());
}
CLU.flagL=true;
System.out.println("CL END");
// System.out.println(l.toString());
}
}
public class CU implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CU(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CU BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=l.get(i,m);
k+=temp*u.get(m,j);
//Thread.yield();
}
u.set(i,j,a[i][j]-k);
}
//System.out.println(u.toString());
}
CLU.flagU=true;
System.out.println("CU END");
// System.out.println(u.toString());
}
}
class CLU{
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
static boolean flagL;
static boolean flagU;
int n; //线性方程的阶数
public CLU(double matrixA[][]){
this.a=matrixA;
this.n=a.length;
u=new Matrix("u",n);
l=new Matrix("l",n);
}
//并行计算L和U
public void caculateLU(){
CL cu=new CL(n,a,l,u);
CU cl=new CU(n,a,l,u);
Thread tu=new Thread(cu);
Thread tl=new Thread(cl);
tu.start();
tl.start();
while(!(flagL&&flagU)){
}
}
//串行计算L和U
/**
*算法,做n次循环,没次循环中先算U的i行,再在U的i行基础上算L的i列
*/
public void caculateLU_s(){
int i,j,k,m;
double temp;
for(i=0;i<n;i++){
//计算U的第i行
for(j=i;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=l.get_s(i,m);
k+=temp*u.get_s(m,j);
}
u.set_s(i,j,a[i][j]-k);
}
//计算L的第i列
for(j=i+1;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=u.get_s(m,i);
k+=l.get_s(j,m)*temp;
}
double temp1=u.get_s(i,i);
l.set_s(j,i,(a[j][i]-k)/temp1);
}
}
}
public static void main(String a[]){
int n=100;
double matrixa[][]=new double[n][n];
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
matrixa[i][j]=i+j+1;
CLU clu=new CLU(matrixa);
System.out.println(new java.util.Date());
clu.caculateLU();//并行
//clu.caculateLU_s();//串行
System.out.println(new java.util.Date());
System.out.println(clu.x.toString());
}
}
#11
public class CL implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CL(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CL BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i+1;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=u.get(m,i);
k+=l.get(j,m)*temp;
}
double temp2=u.get(i,i);
l.set(j,i,(a[j][i]-k)/temp2);
}
//System.out.println(l.toString());
}
CLU.flagL=true;
System.out.println("CL END");
// System.out.println(l.toString());
}
}
Java code
public class CU implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CU(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CU BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=l.get(i,m);
k+=temp*u.get(m,j);
//Thread.yield();
}
u.set(i,j,a[i][j]-k);
}
//System.out.println(u.toString());
}
CLU.flagU=true;
System.out.println("CU END");
// System.out.println(u.toString());
}
}
Java code
class CLU{
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
static boolean flagL;
static boolean flagU;
int n; //线性方程的阶数
public CLU(double matrixA[][]){
this.a=matrixA;
this.n=a.length;
u=new Matrix("u",n);
l=new Matrix("l",n);
}
//并行计算L和U
public void caculateLU(){
CL cu=new CL(n,a,l,u);
CU cl=new CU(n,a,l,u);
Thread tu=new Thread(cu);
Thread tl=new Thread(cl);
tu.start();
tl.start();
while(!(flagL&&flagU)){
}
}
//串行计算L和U
/**
*算法,做n次循环,没次循环中先算U的i行,再在U的i行基础上算L的i列
*/
public void caculateLU_s(){
int i,j,k,m;
double temp;
for(i=0;i<n;i++){
//计算U的第i行
for(j=i;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=l.get_s(i,m);
k+=temp*u.get_s(m,j);
}
u.set_s(i,j,a[i][j]-k);
}
//计算L的第i列
for(j=i+1;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=u.get_s(m,i);
k+=l.get_s(j,m)*temp;
}
double temp1=u.get_s(i,i);
l.set_s(j,i,(a[j][i]-k)/temp1);
}
}
}
public static void main(String a[]){
int n=100;
double matrixa[][]=new double[n][n];
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
matrixa[i][j]=i+j+1;
CLU clu=new CLU(matrixa);
System.out.println(new java.util.Date());
clu.caculateLU();//并行
//clu.caculateLU_s();//串行
System.out.println(new java.util.Date());
System.out.println(clu.x.toString());
}
}
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CL(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CL BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i+1;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=u.get(m,i);
k+=l.get(j,m)*temp;
}
double temp2=u.get(i,i);
l.set(j,i,(a[j][i]-k)/temp2);
}
//System.out.println(l.toString());
}
CLU.flagL=true;
System.out.println("CL END");
// System.out.println(l.toString());
}
}
Java code
public class CU implements Runnable{
int n;
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
public CU(int n,double a[][],Matrix l,Matrix u){
this.n=n;
this.a=a;
this.l=l;
this.u=u;
}
public void run(){
System.out.println("CU BEGIN");
for(int i=0;i<n;i++){
for(int j=i;j<n;j++){
int k=0;
for(int m=0;m<i;m++){
double temp=l.get(i,m);
k+=temp*u.get(m,j);
//Thread.yield();
}
u.set(i,j,a[i][j]-k);
}
//System.out.println(u.toString());
}
CLU.flagU=true;
System.out.println("CU END");
// System.out.println(u.toString());
}
}
Java code
class CLU{
double a[][];
Matrix l;
Matrix u;
static boolean flagL;
static boolean flagU;
int n; //线性方程的阶数
public CLU(double matrixA[][]){
this.a=matrixA;
this.n=a.length;
u=new Matrix("u",n);
l=new Matrix("l",n);
}
//并行计算L和U
public void caculateLU(){
CL cu=new CL(n,a,l,u);
CU cl=new CU(n,a,l,u);
Thread tu=new Thread(cu);
Thread tl=new Thread(cl);
tu.start();
tl.start();
while(!(flagL&&flagU)){
}
}
//串行计算L和U
/**
*算法,做n次循环,没次循环中先算U的i行,再在U的i行基础上算L的i列
*/
public void caculateLU_s(){
int i,j,k,m;
double temp;
for(i=0;i<n;i++){
//计算U的第i行
for(j=i;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=l.get_s(i,m);
k+=temp*u.get_s(m,j);
}
u.set_s(i,j,a[i][j]-k);
}
//计算L的第i列
for(j=i+1;j<n;j++){
k=0;
for(m=0;m<i;m++){
temp=u.get_s(m,i);
k+=l.get_s(j,m)*temp;
}
double temp1=u.get_s(i,i);
l.set_s(j,i,(a[j][i]-k)/temp1);
}
}
}
public static void main(String a[]){
int n=100;
double matrixa[][]=new double[n][n];
int i,j;
for(i=0;i<n;i++)
for(j=0;j<n;j++)
matrixa[i][j]=i+j+1;
CLU clu=new CLU(matrixa);
System.out.println(new java.util.Date());
clu.caculateLU();//并行
//clu.caculateLU_s();//串行
System.out.println(new java.util.Date());
System.out.println(clu.x.toString());
}
}
#12
帮顶下
#13
可以啊,有两种方法,一种是jconsole
一种是线程包里有个函数
一种是线程包里有个函数
#14
没有时间看了,再记下.
有时间了再来瞅.
有时间了再来瞅.
#15
这两天又做了些新的尝试,我想应该是在线程通讯时间过长了,那还是数组存储方法的问题.继续思考解决办法.
#16
自己顶一下.
#17
帮顶下
#18
JMX
OSGi
OSGi