教资会网络 | UGC-NET CS 2017 年 11 月 – III | 问题 75

这是一道有关于多线程的问题。在本题中，我们需要设计一个多线程程序来计算一个矩阵的转置。

具体而言，我们可以通过开启多个线程来同时计算矩阵的每一行。这样一来，我们就可以并行地完成矩阵转置的计算，使得计算时间得到了显著的缩短。

以下是一个示例程序：

import threading

def transpose(matrix):
    # 创建一个新的大小为M*N的矩阵
    n, m = len(matrix), len(matrix[0])
    transposed = [[0] * n for _ in range(m)]

    # 创建多个线程来计算每一行
    threads = []
    for i in range(n):
        thread = threading.Thread(target=transpose_helper,
                                  args=(matrix, transposed, i))
        threads.append(thread)
        thread.start()

    # 等待所有线程完成
    for thread in threads:
        thread.join()

    return transposed

def transpose_helper(matrix, transposed, i):
    for j in range(len(matrix[i])):
        transposed[j][i] = matrix[i][j]

在这个程序中，我们首先定义了一个 transpose 函数，它采用了一个矩阵作为参数，然后返回该矩阵的转置。在该函数中，我们首先计算出了转置矩阵的大小，并创建了一个新的矩阵对象来存储该转置矩阵。

接下来，我们创建了多个线程（每行一个线程），并将它们添加到 threads 列表中。对于每个线程，我们调用了一个名为 transpose_helper 的辅助函数，该函数负责计算转置矩阵的每一行。在调用完所有辅助函数之后，我们使用 thread.join() 方法来等待所有线程完成。

最后，我们返回了转置矩阵对象。

以上就是这道题的一个解法，它可以并行地计算一个矩阵的转置。当然，还有很多其他方法可以解决这个问题，例如使用 numpy 库来高效地计算转置矩阵。