36、深入探究 Linux 中的睡眠与定时器机制

深入探究 Linux 中的睡眠与定时器机制

1. 睡眠机制

在 Linux 编程中,睡眠是一个常见的操作,用于控制程序的执行节奏。这里介绍几种不同的睡眠方式。

1.1 相对睡眠与绝对睡眠

相对睡眠是指让程序在当前时间的基础上睡眠指定的时长。例如,下面的代码实现了相对睡眠 1.5 秒:

struct timespec ts = { .tv_sec = 1, .tv_nsec = 500000000 }; 
int ret; 

ret = clock_nanosleep (CLOCK_MONOTONIC, 0, &ts, NULL); 
if (ret) 
        perror ("clock_nanosleep");

而绝对睡眠则是让程序睡眠到一个指定的绝对时间点。示例代码如下:

struct timespec ts; 
int ret; 

/* we want to sleep until one second from NOW */ 
ret = clock_gettime (CLOCK_MONOTONIC, &ts); 
if (ret) { 
        perror ("clock_gettime"); 
        return; 
} 

ts.tv_sec += 1; 
printf ("We want to sleep until sec=%ld nsec=%ld\n", 
        ts.tv_sec, ts.tv_nsec); 
ret
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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