Comment utiliser des flux parallèles pour le calcul simultané en Java ?

Comment utiliser les flux parallèles pour le calcul simultané en Java ? Créez des flux parallèles : utilisez la méthode Stream.parallel(). Effectuer des opérations : utilisez des flux parallèles pour effectuer des opérations courantes telles que le mappage, l'agrégation et le filtrage, en les appliquant en parallèle à chaque élément. Informatique parallèle : les flux parallèles effectuent des opérations en parallèle, améliorant ainsi les performances, en particulier pour les grands ensembles de données.

Comment utiliser des flux parallèles pour le calcul simultané en Java

Introduction

Les flux parallèles sont un outil puissant en Java qui permet aux développeurs de paralléliser les calculs dans plusieurs threads, améliorant ainsi les performances. Cet article explique comment utiliser les flux parallèles en Java et vous propose un cas pratique à comprendre.

Utiliser des flux parallèles

Pour créer des flux parallèles, vous devez utiliser la méthode Stream.parallel(). Cette méthode renvoie un flux avec des capacités d'exécution parallèle. L'extrait de code suivant montre comment créer un flux parallèle : Stream.parallel() 方法。此方法返回一个具有并行执行功能的流。以下代码段演示了如何创建并行流：

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);
Stream<Integer> parallelStream = numbers.stream().parallel();

使用并行流执行操作

现在您已经创建了并行流，您可以使用常见的流操作来执行并行计算。以下是使用并行流执行一些常见操作的示例：

• 并行映射：使用 map() 方法对每个元素应用一个函数。
• 并行聚合：使用 reduce() 方法将元素合并到单个结果中。
• 并行过滤：使用 filter() 方法过滤掉不满足特定条件的元素。

例如，以下代码段使用并行流将每个数字映射到其平方：

List<Integer> squaredNumbers = parallelStream.map(n -> n * n).toList();

您还可以使用并行流执行更复杂的并行计算。请注意，並行流并不能保证按照特定的顺序执行操作。

实战案例

让我们通过一个实战案例来理解并行流的强大功能。考虑一个需要对大列表的元素执行复杂计算的场景。以下代码段展示了一个计算列表中每个整数因子的程序：

List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10);

// 使用串行流计算因子
List<List<Integer>> factors = numbers.stream()
                                    .map(n -> getFactors(n))
                                    .toList();

// 使用并行流计算因子
List<List<Integer>> parallelFactors = numbers.stream()
                                           .parallel()
                                           .map(n -> getFactors(n))
                                           .toList();

在上面的示例中，getFactors() 是一个计算给定数字因子的方法。通过使用并行流，该程序可以将计算并行化到多个线程，从而显着提高性能，尤其是当列表很大时。

结论

并行流是 Java 中一个强大的工具，它允许开发人员轻松地并行化计算，从而提高性能。通过使用 Stream.parallel()rrreee

🎜Effectuer des opérations à l'aide de flux parallèles🎜🎜🎜Maintenant que vous avez créé un flux parallèle, vous pouvez utiliser des opérations de flux courantes pour effectuer des calculs parallèles. Voici des exemples d'utilisation de flux parallèles pour effectuer certaines opérations courantes : 🎜

• 🎜Mappage parallèle : 🎜Utilisez la méthode map() pour appliquer une fonction à chaque élément.
• 🎜Agrégation parallèle : 🎜Utilisez la méthode reduce() pour combiner des éléments en un seul résultat.
• 🎜Filtrage parallèle : 🎜Utilisez la méthode filter() pour filtrer les éléments qui ne répondent pas à des conditions spécifiques.

🎜Par exemple, l'extrait de code suivant utilise des flux parallèles pour mapper chaque nombre sur son carré : 🎜rrreee🎜 Vous pouvez également utiliser des flux parallèles pour effectuer des calculs parallèles plus complexes. Notez que les flux parallèles ne garantissent pas les opérations dans un ordre spécifique. 🎜🎜🎜Cas pratique🎜🎜🎜Comprenons la puissance du streaming parallèle à travers un cas pratique. Considérez un scénario dans lequel vous devez effectuer des calculs complexes sur les éléments d'une grande liste. L'extrait de code suivant montre un programme qui calcule les facteurs de chaque entier d'une liste : 🎜rrreee🎜 Dans l'exemple ci-dessus, getFactors() est une méthode qui calcule les facteurs d'un nombre donné. En utilisant des flux parallèles, le programme peut paralléliser les calculs sur plusieurs threads, améliorant ainsi considérablement les performances, en particulier lorsque la liste est longue. 🎜🎜🎜Conclusion🎜🎜🎜Parallel Streaming est un outil puissant en Java qui permet aux développeurs de paralléliser facilement les calculs, améliorant ainsi les performances. Vous pouvez facilement ajouter des fonctionnalités parallèles à votre application en utilisant la méthode Stream.parallel() et les opérations de flux courantes. 🎜

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