網(wǎng)絡編程多線程實驗報告

1、精品文檔XXX 大學（計算機學院）網(wǎng)絡編程技術課內實驗報告實驗名稱: 第一、二次實驗合：多線程實踐專業(yè)名稱：班 級：學生姓名：學號（8位）-指導教師：實驗日期：i歡在下載精品文檔. 實驗目的及實驗環(huán)境1 理解線程的定義和概念2 掌握線程的實現(xiàn)方案3 掌握線程的狀態(tài)4 掌握加速比的求解二 . 實驗內容實驗一：1對隨機產生的1M-10M的數(shù)組進行求和，根據(jù)實驗一要求采用多線程共同完 成任務。2 使用蒙特卡洛算法求PI的值，實驗統(tǒng)計的總次數(shù)不得低于10M次，根據(jù)實驗一要求采用多線程完成PI 的求解；3 下載四大名著之一紅樓夢的文本全文，統(tǒng)計全文中“賈寶玉”和“林黛玉”的出現(xiàn)的次數(shù)；根據(jù)實驗一要求采用

2、多線程完成上述任務。實驗一要求： 上述三個問題，分別用串行， 1 道線程， 2 道線程， 4 道線程， 8道線程來完成， 并統(tǒng)計完成實驗同一樣本所使用的時間， 做出統(tǒng)計圖。 如果多線程的采用降低了求解的效率， 是否存在為共享問題， 請給出解決方案。 并根據(jù)加速比的計算公式，計算并行化之后的加速比。（加速比=串行時間/ 并行時間） 實驗 2：4 使用二分查查使用多線程進行求解。查找的有序數(shù)據(jù)量不少于1M。5 對歸并排序使用多線程進行求解。排序數(shù)據(jù)量不少于1M。6 對快速排序使用多線程進行求解。排序數(shù)據(jù)量不少于1M。二.萬案設計1. 數(shù)組求和設計：將大數(shù)組根據(jù)線程的數(shù)量進行拆分。：每個線程對數(shù)組的

3、部分元素進行求和。：對剩余數(shù)組求和：等待所有線程執(zhí)行完畢，累加和，返回結果。2. 蒙特卡洛求PI : 開啟多個線程分別用蒙特卡洛算法求解PI : 計算結果累加除以開啟線程個數(shù)（ 開啟線程個數(shù)越多，結果越精確 ）3. 二分查找使用多線程：將給定1M數(shù)據(jù)量數(shù)組排序：將數(shù)組劃分成多塊：開啟相對線程個數(shù)：每個線程對自己內部數(shù)組進行二分查找：找到返回位置，沒找到等待線程全部結束4. 多線程歸并排序：將給定數(shù)組進行劃分：創(chuàng)建線程執(zhí)行歸并排序：進程同步：返回有序數(shù)組5. 多線程快速排序：將需要排序的數(shù)組分成多組：對每組實現(xiàn)一個線程來快速排序：最后用歸并排序算法的思想合并這些數(shù)組：最終實現(xiàn)原序列的排序過程四.

4、測試數(shù)據(jù)及運行結果1 .多線程數(shù)組求cterminated? ThreadsSum tJava Appliestion CAProgram FilesMi thr'ead count： 15多線程并度求和需要時間 9 多線程并發(fā)求箝5235了圮20 單線程并發(fā)求和需要時間；5 單線程基*求和.5235733202 .蒙特卡洛求PI<tprrninat?ri > PI Runnahle Java Appl caTicnJ C:Prngrdm IFil?sj£PI(n)=，1口 1597最 為 5Mftjnnrible求P1(n)并行時間 t 712PI(n) =對上

5、也B 男。42g求PlM)串行時間212/10 相對疝途比:1740/7154 .多線程二分查找terminated> rhedd Bi nary SearchAppli<dtion C;PrQgram Fi查找闈是56A找到位置為，59川15 .多線程歸并排序terminated =* McrgeSort Java Application CAProgram FilesJava' 歸并排序時間五6毫秒6 .多線程快速排序<rfirminriTer|? Fasts art Java Applkcit ion CAFro gram FileiMvfljd 務鏤程快邨察曹

6、時鬧+44 7五.總結多線程并發(fā)實驗中，解決了之前學過的一些算法，fork操作可以將一個大的問題劃分為若干個較小的問題，從而在遞歸的過程中，到直接進行計算的粒度 適合的子問題；子問題在結算后，可以得到整個問題的部分解join操作收集子結果，合并，得到完整解。這座方式對遞歸的應用更加靈活廣泛。并且次方發(fā)法 減少等待時間，此外提高性能。而之前都是用行解決，多線程并發(fā)處理會提升性 能，為了讓程序運行的更快。但是，并不是啟動更多的線程能讓程序最大限度的 并發(fā)執(zhí)行。有些任務，資源越多，那么就越完成的快。但是有些任務本質上是申 行的，即使增加再多的資源也未必能夠提高速度。通過分治算法算法來解決問題， 為此

7、我借閱相關書籍了解更多內容。4歡在下載精品文檔六 附錄： 源代碼(電子版， 紙質版不打印)1.import java.util.Random;public class TS public static long Tsum( final int array) if (array = null | array.length = 0) throw new IllegalArgumentException("array length must greater than 0"); final RuntimeData rd = new RuntimeData();int threadC

8、ount = rd.getThreadCount(array);System. out.println("thread count:" + threadCount);final int lenPerThread = array.length / threadCount;long s1=System. currentTimeMillis ();for ( int i = 0; i < threadCount; i+) final int index = i;new Thread() Overridepublic void run() long s = 0;int sta

9、rt = index * lenPerThread;int end = start + lenPerThread;for ( int j = start; j < end; j+) s += arrayj;synchronized (rd) rd.sum += s;rd.finishThreadCount+;.start();int remain = array.length % threadCount;long s = 0;for ( int i = array.length - remain; i < array.length; i+) s += arrayi;synchron

10、ized (rd) rd.sum += s;while (rd.finishThreadCount != threadCount) try Thread.sleep (1); catch (InterruptedException e) e.printStackTrace();break ;long s2=System. currentTimeMillis ()-s1;System. out.println(" 多線程并發(fā)求和需要時間： "+s2);return rd.sum;public static void main(String args) int arr= new

11、 int 1024*1024;Random r=new Random();for ( int i=0;i<arr.length;i+)arri=r.nextInt(1000);System. out .println("多線程并發(fā)求和："+Tsum(arr);System. out .println("單線程基本求和："+BasicCaculator.sum(arr);class RuntimeData long sum;int defThreadCount = 15;int finishThreadCount;public int getThre

12、adCount( int array) if (array.length < defThreadCount) return array.length; return defThreadCount;class BasicCaculator public static long sum( int numbers)long sum = 0;long s1=System. currentTimeMillis ();for ( int i=0;i<numbers.length;i+) sum += numbersi;long s2=System. currentTimeMillis ()-s

13、1;System. out.println(" 單線程并發(fā)求和需要時間： "+s2); return sum; 5. package 網(wǎng)絡編程實驗;import java.util.Random;import java.util.concurrent.CountDownLatch;public class MergeSort public static void main(String args) throws InterruptedExceptionint length = 1024*1024;int array = new intlength;Random random

14、 = new Random();for(int i = 0; i < length; i+)int x = random.nextInt(); arrayi = x; long time1 = System.currentTimeMillis();int minLength = length/2;int a = new intminLength;int b = new intminLength;for(int i=0; i<2; i+)int start = minLength * i;int end = minLength * (i + 1);if(i=0)for(int j=s

15、tart, k=0; j<end; j+,k+) ak = arrayj;else if(i=1)for(int j=start, k=0; j<end; j+,k+)bk = arrayj;CountDownLatch latch = new CountDownLatch(2);new Thread(new Runnable()Overridepublic void run() MergeSort.sort(a);latch.countDown();).start();new Thread(new Runnable()Overridepublic void run() Merge

16、Sort.sort(b);latch.countDown();).start();latch.await();merge(a, b, array);long time2 = System.currentTimeMillis();System.out.println("歸并排序時間： " + (time2 - time1) + " 毫秒 ");private static void merge(int a1, int a2, int tmpArray)int length1 = a1.length;int length2 = a2.length;int l

17、eft = 0;int right = 0;int pos = 0;while(left < length1 && right < length2)if(a1left <= a2right)tmpArraypos = a1left;left+;elsetmpArraypos = a2right;right+;pos+;while(left < length1)tmpArray pos+ = a1 left+ ;while(right < length2)tmpArray pos+ = a2 right+ ;/ 遞歸分解public static v

18、oid sort(int array)int length = array.length;int tmpArray = new int length ;sort(array, tmpArray, 0, length-1);public static void sort(int array, int tmpArray, int left, int right)if(left < right)int center = (left + right)/2;sort(array, tmpArray, left, center);sort(array, tmpArray, center+1, rig

19、ht);merge(array, tmpArray, left, center+1, right);/ 合并排序private static void merge(int array, int tmpArray, int leftStart, int rightStart, int rightEnd) int leftEnd = rightStart - 1;int tmpPos = leftStart;int total = rightEnd - leftStart + 1;while(leftStart <= leftEnd && rightStart <= r

20、ightEnd)if(array leftStart <= array rightStart )9歡迎下載 。精品文檔tmpArray tmpPos+ = array leftStart+ ;elsetmpArray tmpPos+ = array rightStart+ ; while(leftStart <= leftEnd)tmpArray tmpPos+ = array leftStart+ ;while(rightStart <= rightEnd)tmpArray tmpPos+ = array rightStart+ ;for(int i = 0; i <

21、 total; i+, rightEnd- )array rightEnd = tmpArray rightEnd ;import java.math.*;public class PI_Runnable throws InterruptedException public static void main(String口 args)/ TODOAuto-generated method stub12歡迎下載。/并行運算works works1 =works works2 =works works3 =Thread thread1 =Thread thread2 =Thread thread3

22、 = startTime = System. thread1.start();thread2.start();thread3.start();thread1.join();/ thread2.join();thread3.join(); endTime = System.long startTime ,endTime;double step = 1.0 / 100000000;newworks(1, 100000000);newworks(2, 100000000);newworks(3, 100000000);new Thread(works1);new Thread(works2);new

23、 Thread(works3);currentTimeMillis ();/獲取并行計算的開始時的系統(tǒng)時間實現(xiàn)線程并行currentTimeMillis ();/獲取并行計算的結束時的系統(tǒng)時間long ParallelTime = endTime - startTime;System. out.println("PI( 無)="+ (works1.getSum() + works2.getSum() + works3.getSum() * step);/并行計算求的PI(無)值System. out.println("Runnable 求 PI(無)并行時間：&q

24、uot;+ ParallelTime);/ 串行運算 works works5 = newworks(1, 100000000);startTime = System. currentTimeMillis ();/ 獲取串行計算的開始時的系統(tǒng)時間double PI = works5.GetPI();endTime = System. currentTimeMillis ();/ 獲取串行計算的結束時的系統(tǒng)時間long SeriaTime = endTime - startTime;System. out.println("PI( 無)="+ PI * step);/串行計算求的 PI(無)值System. out.println(" 求