使用PLINQ

LINQ最基本的功能就是对集合进行遍历查询,并在此基础上对元素进行操作。仔细推敲会发现,并行编程简直就是专门为这一类应用准备的。因此,微软 专门为LINQ拓展了一个类ParallelEnumerable(该类型也在命名空间System.Linq中),它所提供的扩展方法会让LINQ支持 并行计算,这就是所谓的PLINQ。

传统的LINQ计算是单线程的,PLINQ则是并发的、多线程的,我们通过下面这个示例就可以看出这个区别:

  1. static void Main(string[] args)  
  2. {  
  3.     List<int> intList = new List<int>() { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };  
  4.     var query = from p in intList select p;  
  5.     Console.WriteLine("以下是LINQ顺序输出:");  
  6.     foreach (int item in query)  
  7.     {  
  8.         Console.WriteLine(item.ToString());  
  9.     }  
  10.     Console.WriteLine("以下是PLINQ并行输出:");  
  11.     var queryParallel = from p in intList.AsParallel() select p;  
  12.     foreach (int item in queryParallel)  
  13.     {  
  14.         Console.WriteLine(item.ToString());  
  15.     }  

LINQ的输出会按照intList中的索引顺序打印出来。而PLINQ的输出是杂乱无章的。

并行输出还有另外一种方式可以处理,那就是对queryParallel求ForAll:

  1. queryParallel.ForAll((item) => 
  2. {  
  3.     Console.WriteLine(item.ToString());  
  4. }); 

但是这种方法会带来一个问题,如果要将并行输出后的结果进行排序,ForAll会忽略掉查询的AsOrdered请求。如下所示:

  1. var queryParallel = from p in intList.AsParallel().AsOrdered() select p;  
  2. queryParallel.ForAll((item) => 
  3. {  
  4.     Console.WriteLine(item.ToString());  
  5. }); 

AsOrdered方法可以对并行计算后的队列进行重新组合,以便保持顺序。可是在ForAll方法中,它所完成的输出仍是无序的。如果要保持AsOrdered方法的需求,我们应当始终使用第一种并行方式,即:

  1. var queryParallel = from p in intList.AsParallel().AsOrdered() select p;  
  2. foreach (int item in queryParallel)  
  3. {  
  4.     Console.WriteLine(item.ToString());  

在并行查询后再进行排序,会牺牲掉一定的性能。一些扩展方法默认会对元素进行排序,这些方法包括:OrderBy、 OrderByDescending、ThenBy和ThenByDescending。在实际的使用中,一定要注意到各种方式之间的差别,以便程序按照 我们的设想运行。

还有一些其他的查询方法,比如Take。如果我们这样编码:

  1. foreach (int item in queryParallel.Take(5))  
  2. {  
  3.     Console.WriteLine(item.ToString());  

在顺序查询中,会返回前5个元素。但是在PLINQ中,会选出5个无序的元素。

建议在对集合中的元素项进行操作的时候使用PLINQ代替LINQ。但是要记住,不是所有并行查询的速度都会比顺序查询快,在对集合执行某些方法 时,顺序查询的速度会更快一点,如方法ElementAt等。在开发中,我们应该仔细辨别这方面的需求,以便找到最佳的解决方案。
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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