コード例 #1
0
        /// <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();
        }
コード例 #2
0
 private static (int i, bool @is) ReturnIfPrime(int i)
 {
     if (CommonFunctions.IsPrime(i))
     {
         return(i, true);
     }
     return(i, false);
 }
コード例 #3
0
        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);
        }
コード例 #4
0
        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);
        }
コード例 #5
0
        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.");
            }
        }