병렬 프로그래밍에서 람다 식의 적용 시나리오는 무엇입니까?

병렬 프로그래밍은 다음 시나리오에서 람다 표현식을 사용합니다. 1. 병렬 매핑: 컬렉션의 각 요소에 대해 작업을 수행합니다. 2. 병렬 필터링: 컬렉션의 요소를 필터링합니다. 3. 병렬 축소: 요소에 대해 누적 작업을 수행합니다. 정렬: 사용자 정의 비교자를 기반으로 요소를 정렬합니다. 이러한 시나리오는 처리 효율성을 향상시키기 위해 대규모 데이터 세트의 병렬 처리에 적용할 수 있습니다.

병렬 프로그래밍에서 람다 표현식의 적용 시나리오

병렬 프로그래밍에서 람다 표현식은 중요한 역할을 합니다. 이를 통해 더 간단하고 읽기 쉬운 코드로 병렬 작업을 표현할 수 있습니다. 다음은 몇 가지 일반적인 적용 시나리오입니다.

1. 병렬 매핑

Lambda 표현식은 컬렉션의 각 요소에 작업을 적용할 때 매우 유용합니다. 예를 들어 다음 코드는 람다 식을 사용하여 컬렉션의 각 요소를 1씩 늘립니다.

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. 병렬 필터링

람다 식을 사용하면 컬렉션에서 요소를 쉽게 필터링할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 람다 식을 사용하여 3보다 큰 컬렉션의 요소를 필터링합니다.

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. 병렬 축소

람다 식을 사용하면 병렬 스트림의 요소에 대한 축소 작업도 수행할 수 있습니다. 예를 들어 다음 코드는 람다 식을 사용하여 컬렉션에 있는 요소의 합계를 계산합니다.

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. 병렬 정렬

람다 식을 사용하여 병렬 스트림을 정렬할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 코드는 람다 표현식을 사용하여 요소의 길이를 기준으로 문자열 모음을 정렬합니다.

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]

실제 사례: 대규모 데이터 세트의 병렬 처리

백만 개가 포함된 대규모 데이터 세트가 있다고 가정합니다. 각 레코드에 대해 일부 처리를 수행해야 합니다. 병렬 스트림과 람다 식을 사용하면 이 처리를 효과적으로 병렬화할 수 있습니다.

// 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));

병렬 스트림과 람다 식을 사용하면 이 처리를 병렬로 실행할 수 있어 전반적인 성능이 크게 향상됩니다.

위 내용은 병렬 프로그래밍에서 람다 식의 적용 시나리오는 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!