For Loop

内容:


说明:

for循环的用法

示例代码:

// For Loop.cpp: 定义控制台应用程序的入口点。
//

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <string>
#include <map>
using namespace std;

//by zhaocl
int main()
{
    map<int, string> match;
    match.insert( make_pair( 1, "one" ) );
    match.insert( make_pair( 2, "two" ) );
    match.insert( make_pair( 3, "three" ) );
    match.insert( make_pair( 4, "four" ) );
    match.insert( make_pair( 5, "five" ) );
    match.insert( make_pair( 6, "six" ) );
    match.insert( make_pair( 7, "seven" ) );
    match.insert( make_pair( 8, "eight" ) );
    match.insert( make_pair( 9, "nine" ) );

    //another way

    //string s[9] = {"one","two"...};
    //so get right value by index

    int n, m;
    cin >> n >> m;

    for( int i = n; i <= m; i++ )
    {
        if( i <= 9 )
        {
            cout << match[i] << endl;
        }
        else if( i % 2 == 0 )
        {
            cout << "even" << endl;
        }
        else if( i % 2 == 1 )
        {
            cout << "odd" << endl;
        }
    }

    system( "pause" );
    return 0;
}


知识点:

for循环的基本用法以及简单的逻辑

### 并行 For 循环的实现与用法 并行 `for` 循环是一种通过利用多核处理器来加速迭代计算的技术。它允许将循环中的每次迭代分配到不同的线程或核心上执行,从而提高程序性能[^3]。 #### 使用 OpenMP 实现 C++ 中的 Parallel For Loop OpenMP 是一种广泛使用的 API,用于支持多平台共享内存 multiprocessing 编程。以下是使用 OpenMP 的简单例子: ```cpp #include <iostream> #include <omp.h> int main() { int n = 10; #pragma omp parallel for for (int i = 0; i < n; ++i) { std::cout << "Thread ID: " << omp_get_thread_num() << ", Iteration: " << i << std::endl; } return 0; } ``` 在这个例子中,`#pragma omp parallel for` 告诉编译器将这个 `for` 循环分解成多个线程并发运行。每个线程会打印其自身的线程编号以及当前迭代次数[^4]。 #### Python 中的 Parallel For Loop 使用 Multiprocessing 模块 Python 提供了多种方法来实现并行化处理,其中最常用的是 `multiprocessing` 库。下面是一个简单的示例: ```python from multiprocessing import Pool def square(x): return x * x if __name__ == "__main__": data = range(10) with Pool(processes=4) as pool: results = pool.map(square, data) print(results) ``` 此代码创建了一个进程池,并将函数 `square` 映射到数据列表上的每一个元素。这些操作会被分布在四个独立进程中完成[^5]。 #### Java 中的 Parallel Streams Java 8 引入了流(Stream)API 和并行流的概念,可以轻松地对集合对象应用并行运算: ```java import java.util.Arrays; public class Main { public static void main(String[] args) { Arrays.stream(new int[]{1, 2, 3, 4, 5}) .parallel() .map(i -> i * i) .forEach(System.out::println); } } ``` 这里 `.parallel()` 方法调用了并行版本的 Stream 处理逻辑,使得映射和遍历能够被自动分发给可用的核心去执行[^6]。 #### 性能注意事项 尽管并行编程提供了显著的速度提升潜力,但也需要注意一些潜在问题,比如同步开销、负载均衡不足或者虚假共享等问题可能会影响最终效果[^7]。
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