並列プログラミングは、次のシナリオでラムダ式を使用します: 1. 並列マッピング: コレクション内の各要素に対して演算を実行します。 2. 並列フィルタリング: コレクションから要素をフィルターします。 3. 並列リダクション: 要素に対して累積演算を実行します。並列ソート: カスタマイズされたコンパレータに従って要素をソートします。これらのシナリオは、大規模なデータ セットの並列処理に適用して、処理効率を向上させることができます。
#並列プログラミングにおけるラムダ式のアプリケーション シナリオ
並列プログラミングでは、ラムダ式が重要な役割を果たします。これにより、並列操作をよりシンプルで読みやすいコードで表現できるようになります。一般的なアプリケーション シナリオの一部を次に示します:1. 並列マッピング
ラムダ式は、コレクション内の各要素に操作を適用する場合に便利です。たとえば、次のコードでは、ラムダ式を使用して、コレクション内の各要素を 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 ずつ増やします。コレクションからのフィルター要素。たとえば、次のコードでは、ラムダ式を使用してコレクション内の 3 より大きい要素をフィルタリングします: 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]
ラムダ式を使用することもできます。並列ストリームを実行するには、要素に対してリダクション操作を実行します。たとえば、次のコードはラムダ式を使用してコレクション内の要素の合計を計算します。 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
ラムダ式は次の目的で使用できます。並列ストリームをソートします。たとえば、次のコードはラムダ式を使用して、要素の長さに基づいて文字列のコレクションを並べ替えます。 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]
100 万件のレコードを含む大きなデータ セットがあると仮定すると、各レコードに対して何らかの処理を行う必要があります。並列ストリームとラムダ式を使用すると、この処理を効果的に並列化できます。// 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));
並列ストリームとラムダ式を使用すると、この処理を並列実行でき、全体的なパフォーマンスが大幅に向上します。
以上が並列プログラミングにおけるラムダ式の応用シナリオは何ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。