std::experimental::parallel::transform_reduce

 

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parallel::execution_policy

parallel::sequential_execution_policyparallel::parallel_execution_policyparallel::parallel_vector_execution_policy

parallel::seqparallel::parparallel::par_vec

並行演算法

並行異常

parallel::exception_list

現有演算法的並行化版本

新演算法

parallel::for_eachparallel::for_each_n

parallel::reduce

parallel::exclusive_scan

parallel::inclusive_scan

parallel::transform_reduce

parallel::transform_exclusive_scan

parallel::transform_inclusive_scan

 

定義於標頭檔案 <experimental/numeric>
模板< 類 InputIt, 類 UnaryOp, 類 T, 類 BinaryOp > T transform_reduce( InputIt first, InputIt last,                     UnaryOp unary_op, T init, BinaryOp binary_op );	(1)	(並行 TS)
模板< 類 ExecutionPolicy,           類 InputIt, 類 UnaryOp, 類 T, 類 BinaryOp > T transform_reduce( ExecutionPolicy&& policy,                     InputIt first, InputIt last,                     UnaryOp unary_op, T init, BinaryOp binary_op );	(2)	(並行 TS)

對範圍 [first, last) 中的每個元素應用 unary_op，並將結果（可能以未指定的方式進行置換和聚合）連同初始值 init 一起透過 binary_op 進行歸約。

如果 binary_op 不滿足結合律或交換律，則行為不確定。

如果 unary_op 或 binary_op 修改了範圍 [first, last) 中的任何元素或使任何迭代器失效，則行為未定義。

引數

first, last	-	要應用演算法的元素範圍
init	-	廣義和的初始值
policy	-	執行策略
unary_op	-	一元 函式物件，將應用於輸入範圍的每個元素。返回型別必須可作為 binary_op 的輸入
binary_op	-	二元 函式物件，將以未指定順序應用於 unary_op 的結果、其他 binary_op 的結果和 init
型別要求
- InputIt 必須滿足 LegacyInputIterator 的要求。

返回值

init 和 unary_op(*first), unary_op(*(first + 1)), ... unary_op(*(last - 1)) 在 binary_op 下的廣義和，其中廣義和 GSUM(op, a1, ..., aN) 定義如下：

• 如果 N = 1，則為 a1，
• 如果 N > 1，則為 op(GSUM(op, b1, ..., bK), GSUM(op, bM, ..., bN))，其中

• b1, ..., bN 可以是 a1, ..., aN 的任意排列，且
• 1 < K + 1 = M ≤ N

換句話說，unary_op 的結果可以以任意順序分組和排列。

複雜度

O(last - first) 次 unary_op 和 binary_op 的應用。

異常

• 如果作為演算法一部分呼叫的函式丟擲異常，

• 如果 policy 是 parallel_vector_execution_policy，則呼叫 std::terminate。
• 如果 policy 是 sequential_execution_policy 或 parallel_execution_policy，則演算法以包含所有未捕獲異常的 exception_list 退出。如果只有一個未捕獲異常，演算法可能會重新丟擲它，而無需包裝在 exception_list 中。演算法在遇到第一個異常後返回之前會執行多少工作是未指定的。
• 如果 policy 是其他型別，則行為由實現定義。

• 如果演算法未能分配記憶體（無論是用於自身還是在處理使用者異常時構造 exception_list），則丟擲 std::bad_alloc。

注意

unary_op 不應用於 init。

如果範圍為空，則返回未修改的 init。

• 如果 policy 是 sequential_execution_policy 的例項，所有操作都在呼叫執行緒中執行。
• 如果 policy 是 parallel_execution_policy 的例項，操作可以在未指定數量的執行緒中執行，彼此之間的順序是不確定的。
• 如果 policy 是 parallel_vector_execution_policy 的例項，執行可以同時並行化和向量化：不遵守函式體邊界，使用者程式碼可以以任意方式重疊和組合（特別是，這意味著使用者提供的 Callable 不得獲取互斥鎖來訪問共享資源）。

示例

transform_reduce 可用於並行化 std::inner_product

執行此程式碼

#include <boost/iterator/zip_iterator.hpp>
#include <boost/tuple.hpp>
#include <experimental/execution_policy>
#include <experimental/numeric>
#include <functional>
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <vector>
 
int main()
{
    std::vector<double> xvalues(10007, 1.0), yvalues(10007, 1.0);
 
    double result = std::experimental::parallel::transform_reduce(
        std::experimental::parallel::par,
        boost::iterators::make_zip_iterator(
            boost::make_tuple(std::begin(xvalues), std::begin(yvalues))),
        boost::iterators::make_zip_iterator(
            boost::make_tuple(std::end(xvalues), std::end(yvalues))),
        [](auto r) { return boost::get<0>(r) * boost::get<1>(r); }
        0.0,
        std::plus<>()
    );
    std::cout << result << '\n';
}

輸出

10007

另請參閱

accumulate	對一個範圍的元素進行求和或摺疊 (函式模板)
transform	對一個範圍的元素應用函式，並將結果儲存在目標範圍中 (函式模板)
reduce (並行 TS)	類似於 std::accumulate，但順序是亂序的 (函式模板)