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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。
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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
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： ()
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