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交替地使两个线程加上一个整数

可以通过使用线程同步机制来实现。以下是一个可能的实现方式:

  1. 创建两个线程对象,分别代表两个线程。
  2. 定义一个共享的整数变量,用于存储要加的整数。
  3. 使用互斥锁(mutex)来保证每次只有一个线程能够访问共享变量。
  4. 在每个线程中,使用循环来执行加法操作,直到达到指定的次数。
  5. 在循环中,首先获取互斥锁,然后将共享变量加上指定的整数,最后释放互斥锁。
  6. 在主线程中,启动两个线程,并等待它们完成。
  7. 打印最终的结果。

下面是一个示例代码(使用Python的threading模块):

代码语言:python
代码运行次数:0
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import threading

# 定义共享变量和互斥锁
shared_value = 0
mutex = threading.Lock()

# 定义加法操作的函数
def add_number(num, times):
    global shared_value
    for _ in range(times):
        mutex.acquire()  # 获取互斥锁
        shared_value += num
        mutex.release()  # 释放互斥锁

# 创建两个线程对象
thread1 = threading.Thread(target=add_number, args=(1, 100000))
thread2 = threading.Thread(target=add_number, args=(2, 100000))

# 启动线程
thread1.start()
thread2.start()

# 等待线程完成
thread1.join()
thread2.join()

# 打印最终结果
print("最终结果:", shared_value)

这段代码创建了两个线程,分别将1和2加到共享变量shared_value中,每个线程执行100000次加法操作。通过互斥锁的使用,确保了每次只有一个线程能够访问共享变量,避免了竞争条件(race condition)的发生。

在实际应用中,可以根据具体需求进行修改和扩展。例如,可以使用条件变量(condition)来实现更复杂的线程同步机制,或者使用线程池(thread pool)来管理多个线程的执行。此外,还可以结合其他技术,如消息队列、分布式计算等,来实现更高级的功能和性能优化。

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