青训营X豆包MarsCode 技术训练营第二课 ｜ 豆包MarsCode AI 刷题
题目解析：并发处理与锁的应用
package concurrence
import (
"fmt"
"sync"
)
func hello(i int) {
println("hello world : " + fmt.Sprint(i))
}
func ManyGo() {
var wg sync.WaitGroup
for i := 0; i < 5; i++ {
wg.Add(1)
go func(j int) {
defer wg.Done()
hello(j)
}(i)
}
wg.Wait()
}
在学习Go语言并发编程的过程中，像 ManyGo 这样的示例代码有助于理解并发的实际应用和基本逻辑。在代码中，通过 sync.WaitGroup 来管理 Goroutine 的执行顺序，确保所有 Goroutine 执行完成后才继续下一步。此处的 wg.Add(1) 为每个 Goroutine 添加计数，而 defer wg.Done() 用来在 Goroutine 完成时减少计数。
此例子还展示了闭包捕获的问题。由于 for 循环中的变量 i 是共享的，所有 Goroutine 共享同一个变量的地址。在并发执行时，如果没有传递 i 的副本到 Goroutine 中，所有 Goroutine 会读取到循环结束后的值。在这里，使用参数 j int，确保每个 Goroutine 访问的是自己对应的计数值，这是一种非常有效的并发编程实践。
知识总结：刷题中的知识点归纳与理解
在使用豆包MarsCode AI进行并发与并行处理的练习时，我逐渐体会到以下几点知识关键：
- Goroutine 与 Channel：Goroutine 是轻量级的线程，结合 Channel 使用可实现高效的任务协同。在实际应用中，通过 Channel 实现 Goroutine 间的数据同步和任务调度，从而避免锁的使用。
- 并发安全与锁：在共享数据场景下，使用
sync.Mutex锁来保证并发安全，避免数据竞争。锁的合理使用可以提高代码的稳定性，但滥用会导致性能瓶颈，因此在设计时需权衡。 - 性能优化工具：通过 pprof 工具分析 Goroutine 的数量、执行时间、内存分配等指标，能直观定位性能瓶颈，为性能优化提供数据支持。
学习计划：高效刷题和实践的具体方法
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逐步深入并发机制：针对
ManyGo这样的并发题目，先从基础的 Goroutine 使用开始，练习单独使用sync.WaitGroup来同步协程，确保理解 Go 中并发控制的基本操作。逐渐深入练习 Goroutine 和锁的结合，在确保理解的前提下，再通过类似题目强化这种并发控制的应用。 -
分解并分析难点：像这道题中闭包捕获变量的问题，是并发中常见的易错点。可以专门练习类似的闭包变量捕获例子，并结合注释详细写出每个步骤的执行顺序，掌握如何正确传递变量，避免常见的变量引用错误。
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错题回顾与总结：对于类似的并发错题，可以建立一个笔记分类，将易错知识点和注意事项详细记录下来。比如，这个题目涉及的变量传递与闭包问题，就可以列在“闭包与并发”下，写出错误的原因和正确的代码改进。定期回顾这类错题，巩固掌握的并发细节。
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定期动手重构代码：刷题的同时可以设定一个每周重构计划，将这类并发的代码重写，并探索不同的实现方法，比如尝试用 Channel 取代
sync.WaitGroup来同步 Goroutine。在不断尝试中加深理解，探索更多解题思路。
工具运用：结合 AI 和其他学习资源的高效方法
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借助 AI 提供的多种解法：在豆包MarsCode AI上刷题时，先使用 AI 获得题目解法的不同视角，如优化代码的方式或简化思路。结合题目中 Goroutine 和 WaitGroup 的应用，在 AI 的帮助下，可以进一步了解如何通过增加或减少锁、调整变量传递方式等来实现优化。
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参考文档深入学习：针对像
ManyGo这种需要并发控制的题目，学习过程中建议参考sync包和fmt包的官方文档，以更好地理解每个 API 的具体用法及适用场景。每次完成题目后，可以记录下自己通过文档学习到的新用法，并标注具体的应用场景。 -
实现对比和优化：AI 的解法只是起点，自己动手实现是关键。结合 AI 解答和文档说明，可以尝试自己写出不同版本的代码，并测试各版本的性能差异。例如，将
ManyGo函数的实现方式多次迭代，比较使用不同锁或 Channel 时的执行效率，以达到最佳性能。
