Question

我有一个应用程序会进行迭代，以便随着时间的推移在图形上创建点。当我收集x轴上每个点的数据时，我还必须执行递归查找，这实际上意味着我在另一个循环中有一个循环。这不是很好的扩展。我没有看到很多在迭代中使用“分而治之”解决方案的例子。我正在考虑使用Java的Executor并发框架在它自己的线程中运行每个循环，等待答案，收集结果并返回它们。我得到的初步测试结果似乎没那么快。我知道我应该展示一些代码，但我首先要知道的是，与我可能不熟悉的更好的方法相比，这种方法是否有价值。提前谢谢！

添加一些groovyish / javaish伪代码以帮助思考：

class Car {
    id
    model 
    make
    weight
}

for (number in listOfImportantCarIDs) {
    Car car = carsMap.get(number) // find the car we care about
    String maker = car.make //get it's 'parent' 

    // get amount of all related cars
    Iterator<Car> allcars = carsMap.values().iterator();
    while (allcars.hasNext()) {
        Car aCar = alldocs.next();
        if (maker.equals(aCar.make)) {
            totalCarCount++;  // increment total related cars 
            BigDecimal totalWeightofAllCars = totalWeightofAllCars.add(aCar.getWeight()); // add weight to total

            // a ghetto cache to prevent double  counting
            countedMaufacturers.add(make); 
        }     
    }
}

Answer 1

如果计算每个x值的y值的任务对于每个x值都是完全原子的，那么我认为这非常适合执行程序服务。即使在对解决方案进行了大量推理之后，大多数性能问题都需要进行测量。 CPU绑定问题的最佳线程数是p或p + 1，请记住这一点。

您是否看过Dynamic Programming方法？它适用于您的问题吗？从本质上讲，递归意味着您一遍又一遍地解决相同的问题，但输入值略小。当运行相同递归算法的多次迭代时，程序往往会重新解决相同的问题。相反，动态编程方法可能会将解决方案存储在缓存中，并在第二次计算解决方案之前引用缓存。

在不知道确切问题的情况下，很难给出确切的答案。

Answer 2

这取决于什么使你的循环变慢。他们正在执行数据库查询吗访问硬盘？否则做一些导致他们等待外部I / O操作的事情？在这种情况下，你最好的选择是开始添加线程，直到你不再看到它们的回报，你基本上必须调整它。

如果它们因为Java中的内存中发生原始处理而变慢，那么你可以尝试在你的机器上为每个CPU核心添加一个线程，但除此之外可能看不到多少好处。

Answer 3

使用线程会以一些小的常数因素加速您的应用程序，代价是线程间通信的显着增加的复杂性。如果存在更好的算法，那么可以节省数量级。因此，我强烈建议您首先验证确实没有亚二次算法来解决您的问题。

也许如果您详细说明了您要解决的问题以及当前的解决方案，我们可以在这里提供帮助。

编辑：善良，找到一个更好的算法并不难：

for (Car car : cars {
    Stats s = stats.get(car.maker);
    if (s == null) {
        s = new Stats();
        stats.put(car.maker, s);
    }
    stats.count++;
    stats.totalWeight+=car.weight;
}

for (Car car in importantCars) {
    stats.get(car.maker);
}

对于每辆重要的汽车，没有必要为所有汽车进行迭代，只是为了找到那些具有相同制造商的汽车......

Answer 4

如果您的“源”数据未被您的算法修改或每次迭代仅对其自己的数据进行操作（不会更改附近的数据），则可以在双核上提供（最大）2倍速度提升。

这不是一个很好的解决方案，随着当前解决方案的时间增长，如果您处于双嵌套循环中，这将增长到1/2，这仍然相当昂贵。 O（X ^ 2/2）仍然几乎等于O（X ^ 2）。

如果你能找到一种方法来优化你的算法，这种算法具有更高的真正成功潜力，而且可能会花费大量时间来修复bug。

Answer 5

沿X轴的每个点可以并行计算吗？如果是这样，那就是通过多线程提高性能的机会。

Fork-Join框架将使这种程序变得简单。您可以获得早期版本，或在某种程度上自己模仿。

Answer 6

“另一个循环中的循环”应响铃;）。外循环总是在等待内循环。所以这是一个串行执行，使用线程不会改变一点。除非每个循环将结果写入中央服务，否则可以通过x轴上的后续事件（循环）进行查询。所以这项服务将是有条不紊的......

Answer 7

我不认为并发可以使您的应用程序更快。它可以帮助您在应用程序中运行多个任务，但它不会使它们更快。

我的经历：尝试摆脱递归调用，这是使应用程序更快的最佳方式。

并发方法是否是加速长迭代的好主意？

7 个答案: