Question

给定一个元素列表，如果每个元素都需要知道该列表中每个其他元素的状态，如何处理所有元素？

例如，在Python中实现它的直接方法可能是：

S = [1,2,3,4]
for e in S:
  for j in S:
    if e!=j:
      process_it(e,j)

但如果元素数量巨大，则O（n²）非常慢。必须有另一种有效的方法，也包括并发性。你能救我吗？

Answer 1

如果你需要处理每对项目，那么就有O（n ²）对，所以你必须进行多次调用！

如果您只需要组合（ab，ac，bc），而不是所有排列（ab，ba，ac，ca，bc，cb），那么你可以这样做，将调用次数减半（并跳过if）：

for idA,val in enumerate(items):
    for idB in range(0, idA):
        process_it(val,items[idB])

改善它的唯一方法是找到一种分解你process_it例程的方法，这样它就可以在多对上运行。没有更多的信息，我们可以建议不多。

Answer 2

以多进程方式处理给定任务的适用性取决于任务的性质以及各种子任务的相互依赖性（或缺乏性）， 生成子任务列表的方式 。
换句话说，使用问题的措辞，慢 涉及并发 的能力慢取决于process_it（）方法是这样的事实：

每次使用给定的参数集调用时，它会产生完全相同的结果（直接和副作用）。（这是多可处理任务的典型案例）

一系列调用的总体结果与系列的顺序无关（这是一个多处理任务的奇怪情况）。

并且它不依赖于对process_it（）的一系列调用的顺序由列表的笛卡尔积产生的顺序（问题的 Every-to-Every ）或者通过一些预先构建的列表或其他方式。

此外，问题的复杂性（问题中的O（n ^ 2））不会减少，因为问题是以多进程方式提交的。事实上，多进程逻辑通常会引入额外的复杂性（为组织和提供多个线程并为其结果提供“支付”）;然而，这种增加的难度通常是问题的另一个数量级（例如恒定，或者可能是n线性），因此不会改变整体复杂性。

无关能够将流程拆分为多个异步子任务，可能会降低问题的复杂性，正如其他一些答案中暗示的那样（例如，如果process_it（a，b）与process_it（b，a）相同，或者如果底层数据首先对其进行排序可以减少process_it需要的次数）被称为等。）

此外，虽然一些编程语言或库/环境使管理多处理更容易，但问题通常与语言无关;也许python标签和说明性片段以某种方式混淆了这个问题。

Answer 3

一个可靠的选择是在FPGA中实现它并使它们同时工作。除此之外 - 如果没有例外，并且真的 - 所有 - 需要 - 所有 - 而不是“有些人需要一些”，那么你就会被判处标准方法。

实现Every-to-Every交互的有效方法？

3 个答案: