/// <summary>
/// V tem primeru si bomo ogledali še, kako se problema lotimo,
/// če je vrstni red rezultata pomemben.
/// </summary>
public static void PLINQExampleOrdered()
{
Console.WriteLine($"Poiščimo praštevila v veliki množici:");
// Praštevila iz množice si shranimo v drug seznam
List <int> primes = new List <int>();
// Paralelizacija razdeli našo množico na več delov.
// To lahko pomeni, da elementi niso obravnavani zaporedoma,
// temveč po sklopih, ki so izbrani za vsako nit.
// Urejenost končnega rezultata zahtevamo s klicem funkcije AsOrdered.
// Ta klic na metodo ForAll nima vpliva, ker ne vrača rezultata.
DataForParallel.Instance().AsParallel().AsOrdered().ForAll(i =>
{
if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
// Ker vzoredno dodajamo elemente v seznam,
// ga moramo ob vsakem dodajanju 'zakleniti',
// da ga ne uporabi hkrati druga nit in ne pride do manjkajočih vnosov
lock (primes)
{
primes.Add(i);
}
}
});
Console.WriteLine($"Prvih 100 praštevil:");
primes.Take(100).ReadEnumerable();
primes.Clear();
DataForParallel.Instance().AsParallel().ForAll(i =>
{
if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
// Ker vzoredno dodajamo elemente v seznam,
// ga moramo ob vsakem dodajanju 'zakleniti',
// da ga ne uporabi hkrati druga nit in ne pride do manjkajočih vnosov
lock (primes)
{
primes.Add(i);
}
}
});
Console.WriteLine($"Prvih 100 praštevil brez izbiranja po vrsti:");
primes.Take(100).ReadEnumerable();
Console.WriteLine($"\nZ metodo Select:");
// Uporaba AsOrdered ima vpliv na metodo Select.
//var resultPrimes = DataForParallel.Instance().AsParallel().AsOrdered().Select<int, int?>(i => IsPrime(i) ? (int?)i : null);
var resultPrimes = DataForParallel.Instance().AsParallel().AsOrdered().Select(i => ReturnIfPrime(i));
Console.WriteLine($"Prvih 100 praštevil:");
resultPrimes.Take(100).ReadEnumerable();
resultPrimes = DataForParallel.Instance().AsParallel().Select(i => ReturnIfPrime(i));
Console.WriteLine($"Prvih 100 praštevil:");
resultPrimes.Take(100).ReadEnumerable();
}
private static int CountPrimes(ExecutionType type)
{
Int32 count = 0;
switch (type)
{
// Neparalelno
case ExecutionType.Serial:
{
DataForParallel.Instance().ForEach(i => { if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
count++;
}
});
}
break;
// Paralelno, vendar narobe
case ExecutionType.ParallelWrong:
{
DataForParallel.Instance().AsParallel()
.WithDegreeOfParallelism(5)
.ForAll(i =>
{
if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
count++;
}
});
}
break;
// Pravilno paralelno
case ExecutionType.Parallel:
{
// Vrednostnih tipov ne moremo zakleniti, zato uporabimo Increment v razredu Interlocked
DataForParallel.Instance().AsParallel()
.WithDegreeOfParallelism(5)
.ForAll(i =>
{
if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
Interlocked.Increment(ref count);
}
});
}
break;
}
return(count);
}
private static int CountPrimes()
{
Int32 count = 0;
// Neparalelno
//DataForParallel.Instance().ForEach(i => { if (CommonFunctions.IsPrime(i)) count++; });
// Paralelno, vendar narobe
/*DataForParallel.Instance().AsParallel()
* .WithDegreeOfParallelism(3)
* .ForAll(i => { if (CommonFunctions.IsPrime(i)) count++; });*/
// Pravilno paralelno
// Vrednostnih tipov ne moremo zakleniti, zato uporabimo Increment v razredu Interlocked
DataForParallel.Instance()
.AsParallel()
.ForAll(i => { if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
Interlocked.Increment(ref count);
}
});
return(count);
}
public static void PLINQExample()
{
Console.WriteLine($"Poiščimo praštevila v veliki množici:");
// Praštevila iz množice si shranimo v drug seznam
List <int> primes = new List <int>();
// Najprej preizkusimo običajni pristop
DateTime dtStart = DateTime.Now;
DataForParallel.Instance().ForEach(i =>
{
if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
primes.Add(i);
}
});
DateTime dtEnd = DateTime.Now;
TimeSpan ts = dtEnd - dtStart;
Console.WriteLine($"Čas zaporednega iskanja: {ts.TotalSeconds}, našli smo {primes.Count} praštevil.");
// Sedaj pa jih preverimo paralelno
primes.Clear();
dtStart = DateTime.Now;
// Naš seznam prevedemo v instanco ParallelQuery<T> s klicem funkcije AsParallel.
// Nato uporabimo funkcijo ForAll, ki naredi enako kot ForEach zgoraj,
// le da uporabi več paralelnih niti.
DataForParallel.Instance().AsParallel().ForAll(i =>
{
if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
// Ker vzporedno dodajamo elemente v seznam (niti si ga delijo),
// ga moramo ob vsakem dodajanju 'zakleniti',
// da ga ne uporabi hkrati druga nit in ne pride do manjkajočih vnosov
lock (primes)
{
primes.Add(i);
}
}
});
dtEnd = DateTime.Now;
ts = dtEnd - dtStart;
Console.WriteLine($"Čas vzporednega iskanja: {ts.TotalSeconds}, našli smo {primes.Count} praštevil.");
// Če ne uporabimo 'lock', nam nekaj vnosov zmanjka
primes.Clear();
dtStart = DateTime.Now;
DataForParallel.Instance().AsParallel().ForAll(i =>
{
if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
primes.Add(i);
}
});
dtEnd = DateTime.Now;
ts = dtEnd - dtStart;
Console.WriteLine($"Čas vzporednega iskanja brez lock-a: {ts.TotalSeconds}, našli smo {primes.Count} praštevil.");
// Poleg metode ForAll imamo na voljo še nekaj drugih metod. Npr. Select, OrderBy itd.
// V zgornjih primerih smo uporabili vsa jedra procesorja, kar ni vedno dobrodošlo.
// Število uporabljenih jeder lahko tudi omejimo z metodo WithDegreeOfParallelism.
// Preverimo paralelno samo s tremi jedri.
for (int i = 1; i < Environment.ProcessorCount; i++)
{
primes.Clear();
dtStart = DateTime.Now;
DataForParallel.Instance().AsParallel()
.WithDegreeOfParallelism(i)
.ForAll(i =>
{
if (CommonFunctions.IsPrime(i))
{
// Ker vzoredno dodajamo elemente v seznam,
// ga moramo ob vsakem dodajanju 'zakleniti',
// da ga ne uporabi hkrati druga nit in ne pride do manjkajočih vnosov
lock (primes)
{
primes.Add(i);
}
}
});
dtEnd = DateTime.Now;
ts = dtEnd - dtStart;
Console.WriteLine($"Čas vzporednega iskanja z {i} jedri od {Environment.ProcessorCount}: {ts.TotalSeconds}, našli smo {primes.Count} praštevil.");
}
}
