go语言回溯算法 go语言函数

Go怎么能做到不需要“对象”就可以完成多态能做到的事？慕课网上线的新版Go语言有没有提到这一点？

go严格上说没有多态，但可以利用接口进行，对于都实现了同一接口的两种对象，可以进行类似地向上转型，并且在此时可以对方法进行多态路由分发。慕课网上线的新版Go语言不仅有提到这一点，还提到了Go在不面对对象的情况下是怎么完成封装和继承的，老师讲得很通透，搭配经典算法、典型例题、微型项目深入讲授go语言。然后还会教学员从零开始搭建分布式爬虫系统，学会用go语言处理复杂项目。

成都创新互联公司是专业的源城网站建设公司，源城接单;提供成都网站设计、网站建设,网页设计,网站设计,建网站,PHP网站建设等专业做网站服务;采用PHP框架,可快速的进行源城网站开发网页制作和功能扩展;专业做搜索引擎喜爱的网站,专业的做网站团队,希望更多企业前来合作!

八皇后问题

八皇后问题是一个古老而著名的问题，是回溯算法的典型例题。该问题是十九世纪著名的数学家高斯1850年提出：在8X8格的国际象棋上摆放八个皇后，使其不能互相攻击，即任意两个皇后都不能处于同一行、同一列或同一斜线上，问有多少种摆法。

高斯认为有76种方案。1854年在柏林的象棋杂志上不同的作者发表了40种不同的解，后来有人用图论的方法解出92种结果。事实上就是有92种解法。

对于八皇后问题的实现，如果结合动态的图形演示，则可以使算法的描述更形象、更生动，使教学能产生良好的效果。下面是笔者用Turbo C实现的八皇后问题的图形程序，能够演示全部的92组解。八皇后问题动态图形的实现，主要应解决以下两个问题。

1．回溯算法的实现

（1）为解决这个问题，我们把棋盘的横坐标定为i，纵坐标定为j,i和j的取值范围是从1到8。当某个皇后占了位置(i,j)时，在这个位置的垂直方向、水平方向和斜线方向都不能再放其它皇后了。用语句实现，可定义如下三个整型数组：a[8],b[15],c[24]。其中：

a[j-1]=1 第j列上无皇后

a[j-1]=0 第j列上有皇后

b[i+j-2]=1 (i,j)的对角线（左上至右下）无皇后

b[i+j-2]=0 (i,j)的对角线（左上至右下）有皇后

c[i-j+7]=1 (i,j)的对角线（右上至左下）无皇后

c[i-j+7]=0 (i,j)的对角线（右上至左下）有皇后

（2）为第i个皇后选择位置的算法如下：

for(j=1;j=8;j++) /*第i个皇后在第j行*/

if ((i,j)位置为空)） /*即相应的三个数组的对应元素值为1*/

{占用位置（i,j） /*置相应的三个数组对应的元素值为0*/

if i8

为i+1个皇后选择合适的位置；

else 输出一个解

}

2．图形存取

在Turbo C语言中，图形的存取可用如下标准函数实现：

size=imagesize(x1,y1,x2,y2) ;返回存储区域所需字节数。

arrow=malloc(size);建立指定大小的动态区域位图，并设定一指针arrow。

getimage(x1,y1,x2,y2,arrow);将指定区域位图存于一缓冲区。

putimage(x,y,arrow,copy)将位图置于屏幕上以（x，y）左上角的区域。

3． 程序清单如下

＃i nclude graphics.h

＃i nclude stdlib.h

＃i nclude stdio.h

＃i nclude dos.h

char n[3]={0,0};/*用于记录第几组解*/

int a[8],b[15],c[24],i;

int h[8]={127,177,227,277,327,377,427,477};/*每个皇后的行坐标*/

int l[8]={252,217,182,147,112,77,42,7};/*每个皇后的列坐标*/

void *arrow;

void try(int i)

{int j;

for (j=1;j=8;j++)

if (a[j-1]+b[i+j-2]+c[i-j+7]==3) /*如果第i列第j行为空*/

{a[j-1]=0;b[i+j-2]=0;c[i-j+7]=0;/*占用第i列第j行*/

putimage(h[i-1],l[j-1],arrow,COPY_PUT);/*显示皇后图形*/

delay(500);/*延时*/

if(i8) try(i+1);

else /*输出一组解*/

{n[1]++;if (n[1]9) {n[0]++;n[1]=0;}

bar(260,300,390,340);/*显示第n组解*/

outtextxy(275,300,n);

delay(3000);

}

a[j-1]=1;b[i+j-2]=1;c[i-j+7]=1;

putimage(h[i-1],l[j-1],arrow,XOR_PUT);/*消去皇后，继续寻找下一组解*/

delay(500);

}

}

int main(void)

{int gdrive=DETECT,gmode,errorcode;

unsigned int size;

initgraph(gdrive,gmode,"");

errorcode=graphresult();

if (errorcode!=grOk)

{printf("Graphics error\n");exit(1);}

rectangle(50,5,100,40);

rectangle(60,25,90,33);

/*画皇冠*/

line(60,28,90,28);line(60,25,55,15);

line(55,15,68,25);line(68,25,68,10);

line(68,10,75,25);line(75,25,82,10);

line(82,10,82,25);line(82,25,95,15);

line(95,15,90,25);

size=imagesize(52,7,98,38); arrow=malloc(size);

getimage(52,7,98,38,arrow);/*把皇冠保存到缓冲区*/

clearviewport();

settextstyle(TRIPLEX_FONT, HORIZ_DIR, 4);

setusercharsize(3, 1, 1, 1);

setfillstyle(1,4);

for (i=0;i=7;i++) a[i]=1;

for (i=0;i=14;i++) b[i]=1;

for (i=0;i=23;i++) c[i]=1;

for (i=0;i=8;i++) line(125,i*35+5,525,i*35+5);/*画棋盘*/

for (i=0;i=8;i++) line(125+i*50,5,125+i*50,285);

try(1);/*调用递归函数*/

delay(3000);

closegraph();

free(arrow);

}

八皇后问题的串行算法

1 八皇后问题

所谓八皇后问题,是在8*8格的棋盘上,放置8个皇后。要求每行每列放一个皇后,而且每一条对角线和每一条反对角线上不能有多于1个皇后,也即对同时放置在棋盘的两个皇后(row1,column1)和(row2,column2),不允许(column1-column2)=(row1-row2)或者(column1+row1)=(column2+row2)的情况出现。

2 八皇后问题的串行递归算法

八皇后问题最简单的串行解法为如下的递归算法:

(2.1)深度递归函数:

go(int step,int column)

{int i,j,place;

row[step]=column;

if (step==8)

outputresult( ); /*结束递归打印结果*/

else /*继续递归*/

{for(place=1;place=8;place++)

{for(j=1;j=step;j++)

if(collision(j ,row[j],step+1,place))

/*判断是否有列冲突、对角线或反对角线*/

goto skip_this_place;

go(step+1,place);

skip_this_place:;

}

}

}/* go */

(2.2)主函数:

void main( )

{int place,j;

for(place=1;place=8;place++)

go(1,place);

}/* main */

八皇后问题的并行算法

该算法是将八皇后所有可能的解放在相应的棋盘上,主进程负责生成初始化的棋盘，并将该棋盘发送到某个空闲的子进程,由该子进程求出该棋盘上满足初始化条件的所有的解。这里，我们假定主进程只初始化棋盘的前两列，即在棋盘的前两列分别放上2个皇后,这样就可以产生8*8=64个棋盘。

1 主进程算法

主进程等待所有的子进程,每当一个子进程空闲的时侯，就向主进程发送一个Ready(就绪)信号。主进程收到子进程的Ready信号后,就向该子进程发送一个棋盘。当主进程生成了所有的棋盘后,等待所有的子进程完成它们的工作。然后向每个子进程发送一个Finished信号,打印出各个子进程找到的解的总和，并退出。子进程接收到Finished信号也退出。

2 子进程算法

每个子进程在收到主进程发送过来的棋盘后,对该棋盘进行检查。若不合法,则放弃该棋盘。子进程回到空闲状态,然后向主进程发送Ready信号,申请新的棋盘;若合法,则调用move_to_right(board,rowi,colj)寻找在该棋盘上剩下的6个皇后可以摆放的所有位置,move_to_right(board,rowi,colj)是个递归过程, 验证是否能在colj列rowi行以后的位置是否能放一个皇后。

1)首先将more_queen设置成FALSE；

以LEAF,TRUE和FLASE区分以下三种情况:

A)LEAF:成功放置但是已到边缘,colj现在已经比列的最大值大1,回退两列,检查是否能将待检查皇后放在哪一行:如果能,把more_queen设成TRUE;

B)TRUE:成功放置皇后,检查这一列是否能有放置皇后的其他方式,如有,把more_queen设成TRUE;

C)FALSE:不能放置,回退一列再试,如果能把more_queen设成TRUE ,如果皇后已在最后一行,必须再检查上一列。

2)如果more_queens=TRUE,仍需再次调用move_to_right(),为新棋盘分配空间,用xfer()将现有棋盘拷贝到nextboard，并进行下列情况的处理：

TRUE:得到一个皇后的位置,增大列数再试；

FALSE:失败,如果more_queen为真, 取回棋盘,保存上次调用的棋盘。将列数减小,取走皇后,增加行数,再调用move_to_right()；

LEAF:得到一种解法,solution增一,将解法写入log_file,由于已到边缘,列数回退1,检查是否放置一个皇后,如果能,新加一个皇后后,调用move_to_right；如果不能,检查more_queen如果more_queen为真,将棋盘恢复到上次调用时保存的棋盘,将待检查的皇后下移,调用move_to_right。

八皇后问题的高效解法-递归版

// Yifi 2003 have fun! : )

//8 Queen 递归算法

//如果有一个Q 为 chess[i]=j;

//则不安全的地方是 k行 j位置,j+k-i位置,j-k+i位置

class Queen8{

static final int QueenMax = 8;

static int oktimes = 0;

static int chess[] = new int[QueenMax];//每一个Queen的放置位置

public static void main(String args[]){

for (int i=0;iQueenMax;i++)chess[i]=-1;

placequeen(0);

System.out.println("\n\n\n八皇后共有"+oktimes+"个解法 made by yifi 2003");

}

public static void placequeen(int num){ //num 为现在要放置的行数

int i=0;

boolean qsave[] = new boolean[QueenMax];

for(;iQueenMax;i++) qsave[i]=true;

//下面先把安全位数组完成

i=0;//i 是现在要检查的数组值

while (inum){

qsave[chess[i]]=false;

int k=num-i;

if ( (chess[i]+k = 0) (chess[i]+k QueenMax) ) qsave[chess[i]+k]=false;

if ( (chess[i]-k = 0) (chess[i]-k QueenMax) ) qsave[chess[i]-k]=false;

i++;

}

//下面历遍安全位

for(i=0;iQueenMax;i++){

if (qsave[i]==false)continue;

if (numQueenMax-1){

chess[num]=i;

placequeen(num+1);

}

else{ //num is last one

chess[num]=i;

oktimes++;

System.out.println("这是第"+oktimes+"个解法 如下:");

System.out.println("第n行: 1 2 3 4 5 6 7 8");

for (i=0;iQueenMax;i++){

String row="第"+(i+1)+"行: ";

if (chess[i]==0);

else

for(int j=0;jchess[i];j++) row+="--";

row+="++";

int j = chess[i];

while(jQueenMax-1){row+="--";j++;}

System.out.println(row);

}

}

}

//历遍完成就停止

【golang详解】go语言GMP(GPM)原理和调度

Goroutine调度是一个很复杂的机制，下面尝试用简单的语言描述一下Goroutine调度机制，想要对其有更深入的了解可以去研读一下源码。

首先介绍一下GMP什么意思：

G ----------- goroutine: 即Go协程，每个go关键字都会创建一个协程。

M ---------- thread内核级线程，所有的G都要放在M上才能运行。

P ----------- processor处理器，调度G到M上，其维护了一个队列，存储了所有需要它来调度的G。

Goroutine 调度器P和 OS 调度器是通过 M 结合起来的，每个 M 都代表了 1 个内核线程，OS 调度器负责把内核线程分配到 CPU 的核上执行

模型图：

避免频繁的创建、销毁线程，而是对线程的复用。

1）work stealing机制

当本线程无可运行的G时，尝试从其他线程绑定的P偷取G，而不是销毁线程。

2）hand off机制

当本线程M0因为G0进行系统调用阻塞时，线程释放绑定的P，把P转移给其他空闲的线程执行。进而某个空闲的M1获取P，继续执行P队列中剩下的G。而M0由于陷入系统调用而进被阻塞，M1接替M0的工作，只要P不空闲，就可以保证充分利用CPU。M1的来源有可能是M的缓存池，也可能是新建的。当G0系统调用结束后，根据M0是否能获取到P，将会将G0做不同的处理：

如果有空闲的P，则获取一个P，继续执行G0。

如果没有空闲的P，则将G0放入全局队列，等待被其他的P调度。然后M0将进入缓存池睡眠。

如下图

GOMAXPROCS设置P的数量，最多有GOMAXPROCS个线程分布在多个CPU上同时运行

在Go中一个goroutine最多占用CPU 10ms，防止其他goroutine被饿死。

具体可以去看另一篇文章

【Golang详解】go语言调度机制 抢占式调度

当创建一个新的G之后优先加入本地队列，如果本地队列满了，会将本地队列的G移动到全局队列里面，当M执行work stealing从其他P偷不到G时，它可以从全局G队列获取G。

协程经历过程

我们创建一个协程 go func()经历过程如下图：

说明：

这里有两个存储G的队列，一个是局部调度器P的本地队列、一个是全局G队列。新创建的G会先保存在P的本地队列中，如果P的本地队列已经满了就会保存在全局的队列中；处理器本地队列是一个使用数组构成的环形链表，它最多可以存储 256 个待执行任务。

G只能运行在M中，一个M必须持有一个P，M与P是1：1的关系。M会从P的本地队列弹出一个可执行状态的G来执行，如果P的本地队列为空，就会想其他的MP组合偷取一个可执行的G来执行；

一个M调度G执行的过程是一个循环机制；会一直从本地队列或全局队列中获取G

上面说到P的个数默认等于CPU核数，每个M必须持有一个P才可以执行G，一般情况下M的个数会略大于P的个数，这多出来的M将会在G产生系统调用时发挥作用。类似线程池，Go也提供一个M的池子，需要时从池子中获取，用完放回池子，不够用时就再创建一个。

work-stealing调度算法：当M执行完了当前P的本地队列队列里的所有G后，P也不会就这么在那躺尸啥都不干，它会先尝试从全局队列队列寻找G来执行，如果全局队列为空，它会随机挑选另外一个P，从它的队列里中拿走一半的G到自己的队列中执行。

如果一切正常，调度器会以上述的那种方式顺畅地运行，但这个世界没这么美好，总有意外发生，以下分析goroutine在两种例外情况下的行为。

Go runtime会在下面的goroutine被阻塞的情况下运行另外一个goroutine：

用户态阻塞/唤醒

当goroutine因为channel操作或者network I/O而阻塞时（实际上golang已经用netpoller实现了goroutine网络I/O阻塞不会导致M被阻塞，仅阻塞G，这里仅仅是举个栗子），对应的G会被放置到某个wait队列(如channel的waitq)，该G的状态由_Gruning变为_Gwaitting，而M会跳过该G尝试获取并执行下一个G，如果此时没有可运行的G供M运行，那么M将解绑P，并进入sleep状态；当阻塞的G被另一端的G2唤醒时（比如channel的可读/写通知），G被标记为，尝试加入G2所在P的runnext（runnext是线程下一个需要执行的 Goroutine。）， 然后再是P的本地队列和全局队列。

系统调用阻塞

当M执行某一个G时候如果发生了阻塞操作，M会阻塞，如果当前有一些G在执行，调度器会把这个线程M从P中摘除，然后再创建一个新的操作系统的线程(如果有空闲的线程可用就复用空闲线程)来服务于这个P。当M系统调用结束时候，这个G会尝试获取一个空闲的P执行，并放入到这个P的本地队列。如果获取不到P，那么这个线程M变成休眠状态， 加入到空闲线程中，然后这个G会被放入全局队列中。

队列轮转

可见每个P维护着一个包含G的队列，不考虑G进入系统调用或IO操作的情况下，P周期性的将G调度到M中执行，执行一小段时间，将上下文保存下来，然后将G放到队列尾部，然后从队列中重新取出一个G进行调度。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

除了每个P维护的G队列以外，还有一个全局的队列，每个P会周期性地查看全局队列中是否有G待运行并将其调度到M中执行，全局队列中G的来源，主要有从系统调用中恢复的G。之所以P会周期性地查看全局队列，也是为了防止全局队列中的G被饿死。

M0

M0是启动程序后的编号为0的主线程，这个M对应的实例会在全局变量rutime.m0中，不需要在heap上分配，M0负责执行初始化操作和启动第一个G，在之后M0就和其他的M一样了

G0

G0是每次启动一个M都会第一个创建的goroutine，G0仅用于负责调度G，G0不指向任何可执行的函数，每个M都会有一个自己的G0，在调度或系统调用时会使用G0的栈空间，全局变量的G0是M0的G0

一个G由于调度被中断，此后如何恢复？

中断的时候将寄存器里的栈信息，保存到自己的G对象里面。当再次轮到自己执行时，将自己保存的栈信息复制到寄存器里面，这样就接着上次之后运行了。

我这里只是根据自己的理解进行了简单的介绍，想要详细了解有关GMP的底层原理可以去看Go调度器 G-P-M 模型的设计者的文档或直接看源码

参考： ()

()