Quels sont les scénarios d’application des expressions lambda en programmation parallèle ?

La programmation parallèle utilise des expressions lambda dans les scénarios suivants : 1. Mappage parallèle : effectuez des opérations sur chaque élément de la collection ; 2. Filtrage parallèle : filtrez les éléments de la collection ; 3. Réduction parallèle : effectuez des opérations cumulatives sur les éléments parallèles ; tri : trier les éléments en fonction de comparateurs personnalisés. Ces scénarios peuvent être appliqués au traitement parallèle d’ensembles de données volumineux pour améliorer l’efficacité du traitement.

Scénarios d'application des expressions Lambda en programmation parallèle

En programmation parallèle, les expressions lambda jouent un rôle essentiel. Ils nous permettent d'exprimer des opérations parallèles dans un code plus simple et plus lisible. Voici quelques scénarios d'application courants :

1. Mappage parallèle

Les expressions Lambda sont très utiles lors de l'application d'une opération à chaque élément d'une collection. Par exemple, le code suivant utilise une expression lambda pour augmenter chaque élément de la collection de 1 :

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5);

// 使用 lambda 表达式对集合进行并行映射
List<Integer> incrementedNumbers = numbers.parallelStream()
        .map(n -> n + 1)
        .toList();

System.out.println(incrementedNumbers); // 输出：[2, 3, 4, 5, 6]

2 Filtrage parallèle

À l'aide d'expressions lambda, vous pouvez facilement filtrer les éléments d'une collection. Par exemple, le code suivant utilise une expression lambda pour filtrer les éléments d'une collection supérieurs à 3 :

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5);

// 使用 lambda 表达式对集合进行并行过滤
List<Integer> filteredNumbers = numbers.parallelStream()
        .filter(n -> n > 3)
        .toList();

System.out.println(filteredNumbers); // 输出：[4, 5]

3. Réduction parallèle

Les expressions lambda nous permettent également d'effectuer des opérations de réduction sur des éléments dans un flux parallèle. Par exemple, le code suivant utilise une expression lambda pour calculer la somme des éléments d'une collection :

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5);

// 使用 lambda 表达式对集合进行并行归约
int sum = numbers.parallelStream()
        .reduce(0, (a, b) -> a + b);

System.out.println(sum); // 输出：15

4 Tri parallèle

les expressions lambda peuvent être utilisées pour trier les flux parallèles. Par exemple, le code suivant utilise une expression lambda pour trier une collection de chaînes en fonction de la longueur des éléments :

List<String> strings = List.of("Apple", "Banana", "Cherry", "Dog", "Elephant");

// 使用 lambda 表达式对集合进行并行排序
List<String> sortedStrings = strings.parallelStream()
        .sorted((a, b) -> a.length() - b.length())
        .toList();

System.out.println(sortedStrings); // 输出：[Dog, Apple, Banana, Cherry, Elephant]

Cas pratique : Traitement parallèle de grands ensembles de données

Supposons que nous ayons un grand ensemble de données contenant un million enregistrements, nous devons effectuer un certain traitement sur chaque enregistrement. En utilisant des flux parallèles et des expressions lambda, nous pouvons paralléliser efficacement ce traitement :

// 伪代码，模拟大数据集
List<MyData> data = new ArrayList<>(1_000_000);

// 使用并行流和 lambda 表达式并行处理数据
data.parallelStream()
        .forEach(d -> process(d));

En utilisant des flux parallèles et des expressions lambda, ce traitement peut être exécuté en parallèle, améliorant considérablement les performances globales.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!