数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到如何高效地存储和操作数据。栈和队列是两种基础且重要的数据结构，广泛应用于各种算法和程序设计中。本课件及课堂笔记将深入探讨这两种数据结构的概念、特性以及它们在实际问题中的应用。 栈（Stack）是一种后进先出（LIFO，Last In First Out）的数据结构，它的操作主要围绕两个基本操作：入栈（Push）和出栈（Pop）。当一个新元素被加入栈时，它会被放在栈顶；而移除元素时，总是移除栈顶的元素。栈的主要应用场景包括括号匹配、递归、回溯算法、内存管理等。例如，在网页浏览的前进/后退功能中，浏览器会用栈来记录用户访问过的页面历史。 队列（Queue）则是一种先进先出（FIFO，First In First Out）的数据结构，其操作主要包括入队（Enqueue）和出队（Dequeue）。新元素被添加到队尾，而移除元素时则从队头开始。队列的应用场景非常广泛，如任务调度、打印队列、操作系统中的进程管理等。在实际生活中，银行排队系统就是一个典型的队列应用实例。 PPT中可能会详细讲解以下内容： 1. 栈的基本操作：Push（入栈），Pop（出栈），Peek（查看栈顶元素但不移除），以及Stack的初始化和判断空栈的方法。 2. 栈的实现：数组实现（固定大小和动态调整大小）和链表实现。 3. 栈的应用：递归（函数调用栈）、括号匹配（平衡表达式检查）、深度优先搜索（DFS）等。 4. 队列的基本操作：Enqueue（入队），Dequeue（出队），以及Queue的初始化和判断空队列的方法。 5. 队列的实现：数组实现（循环队列）和链表实现。 6. 队列的应用：广度优先搜索（BFS）、任务调度、缓冲区管理等。 7. 特殊类型的队列：优先队列（Priority Queue），用于处理具有优先级的元素，如最小堆实现。 8. 双端队列（Deque，Double-ended Queue）：支持在两端进行插入和删除操作，常用于实现滑动窗口最大值等算法。 在学习过程中，通过实例和编程练习加深理解是非常关键的。了解并掌握栈和队列的原理和应用，不仅可以提高编程能力，还能为学习更复杂的数据结构和算法打下坚实基础。

LabVIEW，全称Laboratory Virtual Instrument Engineering Workbench，是一款由美国国家仪器公司（NI）开发的图形化编程环境，主要用于创建虚拟仪器应用。在LabVIEW中，“队列”是一种重要的数据结构，它允许用户存储和处理多个数据项，而“变体”则是一种通用的数据类型，能够存储各种不同类型的数据。 在LabVIEW中，队列（Queue）是一种先进先出（FIFO）的数据结构，用于临时存储和传递数据。当一个新元素被添加到队列尾部时，队列头部的元素就会成为最早被处理的元素。队列常用于多线程或多任务环境，以便协调不同部分的数据流，比如在模块之间传递消息或数据。在处理大量数据时，队列可以提供高效的管理和调度机制，避免数据丢失，确保数据按照正确的顺序进行处理。 变体（Variant）是LabVIEW中一种灵活的数据类型，它可以容纳几乎所有的LabVIEW数据类型，包括整型、浮点型、字符串、数组、簇等。变体的使用使得程序在处理未知类型或者多种类型数据时变得更为便捷，因为无需预先知道数据的具体类型。在队列中使用变体尤其有用，因为这样可以存储各种不同类型的数据，而不需要为每种类型的数据创建单独的队列。 队列与变体的结合使用，可以构建出强大的数据处理系统。例如，你可以创建一个队列来存储不同类型的变体数据，然后在后台线程中逐个处理这些数据。处理过程可以根据数据的类型进行动态调整，从而实现高度自适应的数据处理逻辑。 在“队列多数据处理（变体0）”这个示例中，可能包含了一系列演示如何利用LabVIEW队列和变体进行复杂数据处理的范例程序。这些范例可能涵盖如何创建队列、向队列中添加变体数据、从队列中移除数据以及根据变体类型执行相应处理的代码结构。通过学习和理解这些示例，开发者能够掌握在实际项目中如何高效地管理并处理多种类型的数据流。 为了深入了解这一主题，你可以打开提供的压缩包文件，查看其中的范例程序，通过运行和分析代码来熟悉队列和变体的用法。同时，结合LabVIEW的帮助文档和在线资源，可以更全面地了解这两个核心概念在实际应用中的具体操作和最佳实践。在开发过程中，合理运用队列和变体，可以极大地提高代码的可扩展性和灵活性，为解决复杂的数据处理问题提供有力的支持。

无锁队列是一种高效、线程安全的数据结构，尤其在多核处理器的并行计算环境中，它能够提供比锁机制更高的性能。C11标准引入了新的原子操作（atomic operations）特性，使得开发者能够更容易地实现无锁数据结构，如无锁队列。本文将深入探讨C11无锁队列的原理、设计与实现。 理解无锁编程（Lock-Free Programming）的基本概念是至关重要的。在无锁编程中，多个线程可以同时访问共享资源而无需使用传统的互斥锁，从而避免了锁带来的竞争条件和死锁问题。无锁数据结构通过原子操作来确保数据的一致性和完整性，这些操作在硬件层面得到支持，能够在不引发中断的情况下完成。 C11标准库中的``头文件提供了原子类型和操作，如`atomic_flag`、`atomic_int`等，以及一系列原子操作函数，如`atomic_compare_exchange_strong`、`atomic_fetch_add`等。这些工具是构建无锁队列的基础。 无锁队列通常基于两种主要的设计模式：Michael & Scott队列和Henderson & Mellor-Crummey队列。这里我们主要关注Michael & Scott队列，因为它更简单且易于理解和实现。该队列由两个指针组成：一个头部（head）和一个尾部（tail），它们指向队列中的元素。头部用于出队，尾部用于入队。入队操作在尾部添加元素，而出队操作则从头部移除元素。关键在于如何在不使用锁的情况下安全地更新这两个指针。 在C11中，我们可以使用原子操作来实现这个过程。例如，当一个线程尝试入队时，它首先获取当前的尾部指针，然后在新位置创建元素，并尝试原子地更新尾部指针。如果在此期间其他线程已经更新了尾部，那么当前线程会重试整个过程。出队操作类似，但涉及到头部指针的更新。 无锁队列的实现需要注意以下几点： 1. **自旋等待**：由于原子操作可能失败，因此需要设计一种机制让线程在失败后自旋等待，直到条件满足为止。C11提供了`atomic_flag`，可以用来实现自旋锁。 2. **内存模型**：C11标准定义了弱内存模型，这意味着原子操作之间的内存可见性需要特别注意。通常需要使用`memory_order`标记来指定操作的顺序和内存一致性。 3. **避免ABA问题**：无锁队列可能会遇到ABA问题，即一个元素被出队后又被另一个元素替换，然后再被原来的元素入队。这可能导致数据丢失。一种常见的解决方法是使用版本号或者序列号来检测这种情况。 4. **缓存对齐**：为了确保原子操作的正确性，队列中的元素和指针应当进行缓存对齐，防止因内存对齐问题导致的错误。 在"lockless-queue-master"这个项目中，可以预期代码实现了上述无锁队列的基本概念，并利用C11的原子操作来保证并发安全性。通过阅读源码，可以更深入地理解无锁队列的实现细节，包括其数据结构设计、原子操作的使用以及可能的优化策略。 C11无锁队列是一种利用原子操作实现的高性能并发数据结构，它避免了传统锁带来的性能瓶颈。理解和实现这样的队列对于进行高效的并发编程至关重要，尤其是在多线程和多核环境下的系统设计。通过研究"lockless-queue-master"项目，开发者可以学习到无锁编程的实用技巧和C11标准中的相关知识。

Offset Explorer （以前叫：kafka-Tool ）：学名叫：偏移资源管理器，是一款kafka的可视化工具，可以查看kafka的topic ，partion数量，以及查看写入到kafa中的数据，整体页面非常简洁，使用起来也比较容易，他支持 mac ，windows，linux 服务器，非常推荐大家使用。

### C++迷宫求解程序解析 #### 一、程序概述 本程序使用C++语言编写，通过队列实现对迷宫的最短路径搜索。程序可以读取用户输入的迷宫尺寸、起点与终点坐标，并允许用户指定墙壁的位置。在获取到所有必要的输入后，程序会自动计算出从起点到终点的最短路径，并打印出路径所经过的坐标以及完整的迷宫图。 #### 二、程序结构与功能模块 ##### 1. 定义与初始化 程序首先定义了一些基本的数据结构和变量： - `#define Maxsize 100`：定义迷宫的最大尺寸为100×100。 - `struct`: 定义了一个结构体类型，用于存储队列中的每个元素。该结构体包含三个整型成员：`i`、`j` 和 `pre`，分别表示当前节点的行坐标、列坐标及其前驱节点在队列中的位置。 - `Qu[Maxsize]`: 定义了一个结构体数组，用于存储队列中的元素。 - `int x, y, xi, yi, xe, ye, front, rear`: 分别表示迷宫的行数、列数、起点坐标、终点坐标以及队列的头尾指针。 ##### 2. 迷宫创建函数 `cmg` 该函数用于根据用户输入创建一个迷宫。主要步骤如下： - 接收迷宫的行数和列数。 - 初始化迷宫数组（所有元素默认为0）。 - 输入起点和终点坐标。 - 设置迷宫边界（所有边界上的值设为1）。 - 用户可以逐个指定迷宫中的墙壁坐标。 ##### 3. 输出迷宫路径函数 `print` 该函数的功能是输出从起点到终点的最短路径。具体包括： - 遍历队列，标记并打印出路径上经过的所有节点。 - 打印迷宫的完整视图，其中路径上的节点会被特殊标记（例如使用数字6表示）。 ##### 4. 搜索算法 `search` 此函数实现了从起点到终点的最短路径搜索算法： - 使用广度优先搜索（BFS）策略。 - 通过队列维护待探索的节点，并记录已探索过的节点以避免重复探索。 - 对于每个待探索的节点，检查其四个方向的邻居节点是否可达且未被访问过。 - 如果找到目标节点，则返回成功标志。 ##### 5. 主函数 `main` 主函数是程序的入口点，负责调用其他函数并执行整个流程： - 创建迷宫。 - 调用搜索算法寻找最短路径。 - 如果找到了解决方案，则调用输出函数显示结果；否则提示用户没有找到解。 #### 三、关键知识点 ##### 1. 广度优先搜索（BFS） - **概念**：一种用于遍历或搜索树或图的算法。从根节点开始，然后遍历所有相邻节点，接着遍历下一层的所有相邻节点，以此类推。 - **应用场景**：本程序中，BFS用于从起点开始探索所有可达的路径，直到找到终点为止。 - **实现细节**：通过队列来管理待处理的节点。 ##### 2. 结构体与数组的使用 - **结构体**：用于封装相关的数据字段。 - **数组**：用于存储多个结构体实例，形成队列。 - **数组与结构体结合**：利用结构体数组实现队列的功能，便于管理和操作队列中的元素。 ##### 3. 动态规划与算法优化 虽然本程序中没有明确使用动态规划的思想，但在解决迷宫问题时，通过适当的预处理和优化策略可以提高效率。例如，在搜索过程中记录已经访问过的节点可以避免重复探索，这本质上也是一种简单的动态规划思想的应用。 #### 四、扩展思考 除了上述的基本功能外，还可以考虑增加以下功能或改进点： - **动态迷宫生成**：自动生成随机迷宫。 - **多种搜索算法**：实现深度优先搜索等其他搜索算法，并比较它们在不同场景下的性能差异。 - **图形化界面**：使用图形库（如SDL或SFML）开发图形用户界面，使用户能够更直观地与程序交互。 - **多线程支持**：利用多线程技术加速搜索过程，特别是在处理大型迷宫时可以显著提高效率。 本程序提供了一种基于队列实现的迷宫最短路径搜索方案，涉及了数据结构设计、算法实现等多个方面，对于学习C++编程以及算法设计具有一定的参考价值。

Dijkstra算法python实现，基于邻接矩阵及优先队列 不仅能够求解其实节点到各个节点的最短路径长度，而且并确定各条最短路径上的节点信息

一种应用于多车队列控制的分布式模型预测控制算法，该算法能够有效地协调三辆车的行驶，以实现车队的高效和安全行驶。文中详细阐述了算法的原理、实现步骤以及在实际场景中的应用效果。适用于对自动驾驶技术和车辆控制系统感兴趣的工程师、研究人员和学生。使用场景包括但不限于自动驾驶车辆的研发、智能交通系统的构建以及车辆控制算法的教学和研究。目标是提供一个有效的解决方案，以提高多车队列在复杂交通环境中的稳定性和协同性。 关键词标签：分布式控制 模型预测控制 多车队列 自动驾驶

VS中图像处理多线程框架（导入队列、导出队列）

使用Redisson的RDelayedQueue来实现延迟队列的，Redisson是基于Redis的，所以只要有redis中间件就行了。 采用的是多线程来处理延迟队列的，在设计延迟任务时，我们应该根据实际需求来合理设置延迟时间，避免设置过长的延迟时间导致内存占用过高。 在电商、支付等领域，往往会有这样的场景，用户下单后放弃支付了，那这笔订单会在指定的时间段后进行关闭操作，细心的你一定发现了像某宝、某东都有这样的逻辑，而且时间很准确，误差在1s内。就可以用延迟队列来实现。 参考文章：https://blog.csdn.net/u011974797/article/details/138195387

C#MSMQ 消息队列工具，MSMQ(消息队列) 前段时间研究WCF接触到了MSMQ，弄了一个小工具 分享一下