1.Javaマルチスレッド共同印刷1からnを使用します
対象となる要件は次のとおりです。
指定された整数nに対して、n個のスレッドを開始します（それぞれ1からnまでの番号が付けられます）。
スレッドの動作ロジックは次のとおりです。xの番号が付けられたスレッドは整数xのみを出力できます。
n個のスレッドが連携して自然数シーケンスを1、2、3、...、nの順序で出力するように、コードロジックを実現します。
アイデア：複数のスレッドが回転していて、タスクが順番かどうかを待っています。
public class ThreadDemo {
//当前正在执行任务，全局可见
public static volatile char now;
public static void main(String[] args) {
//输入任务
char[] input = {'1','2','3','4','5'};
//每个线程要执行任务数
final int n = 1;
for (int j = 0; j < input.length; j++) {
final int t = j;
//开启线程任务
Thread thread = new Thread(new Runnable() {
@Override
public void run() {
for (int i = 0; i < n; i++) {
//循环等待，自旋
while (now != input[t]) {}
System.out.print(input[t]);//处理任务
//修改当前执行任务的全局状态
if (t + 1 < input.length)
now = input[t + 1];
else
now = input[0];
}
}
});
thread.start();
}
//边界
now = input[0];
}
}2.赤いエンベロープランダムアルゴリズムを作成します
対象となる要件は次のとおりです。
赤い封筒のランダムアルゴリズムを書いてください。要件は次のとおりです。特定の金額、特定の人数を指定して、すべての人が特定の金額をランダムに取得できるようにします。
たとえば、100元の赤い封筒の場合、10人がそれをつかみ、それぞれがいくらかのお金を手に入れました。制約は、幸運の量が最大量の90％を超えることはできないということです。Javaコードの実装を提供してください。
アイデア：最大量と最小量から乱数を取得し、対応する数を生成した後、多い場合は平均線に近づけ、少ない場合は少し増やします
import java.util.Random;
public class RedBagDemo {
//随机数种子
static Random random = new Random();
public static void main(String[] args) {
long[] result = generate(100, 10, 90, 1);
for (long l : result) {
System.out.println(l);
}
}
//放大取随机再缩小
static long xRandom(long min, long max) {
return sqrt(nextLong(sqr(max - min)));
}
//红包总额度，人数，红包最大金额，红包最小金额
public static long[] generate(long total, int count, long max, long min) {
long[] result = new long[count];
//取平均值，从平均值上加减
long average = total / count;
for (int i = 0; i < result.length; i++) {
//红包大了，往平均线上减
if (nextLong(min, max) > average) {
long temp = min + xRandom(min, average);
result[i] = temp;
total -= temp;
} else {
//红包小了，往平均线上减
long temp = max - xRandom(average, max);
result[i] = temp;
total -= temp;
}
}
// 余钱，给不超过最大额的人每个都加一块
while (total > 0) {
for (int i = 0; i < result.length; i++) {
if (total > 0 && result[i] < max) {
result[i]++;
total--;
}
}
}
// 如果总额小于0，按人头减1
while (total < 0) {
for (int i = 0; i < result.length; i++) {
if (total < 0 && result[i] > min) {
result[i]--;
total++;
}
}
}
return result;
}
//缩小
static long sqrt(long n) {
return (long) Math.sqrt(n);
}
//放大
static long sqr(long n) {
return n * n;
}
//下一个不超过n的随机数
static long nextLong(long n) {
return random.nextInt((int) n);
}
//下一个在min 和 max间的随机数
static long nextLong(long min, long max) {
return random.nextInt((int) (max - min + 1)) + min;
}
}Wu Xie、Xiao San Ye、バックグラウンドの小さな新人、ビッグデータ、人工知能。もっと注意してください