Question

我正在尝试并行化组合优化问题。基本上，我想通过大小k的每个组合（n选择k），看看组合是否是最好的。我写了一个有效的顺序版本（这里是java代码）：

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        </li>
        <li class="divider-vertical"></li>
        <li>
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        </li>
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所以我的代码在递归树的叶子上进行计算，在叶子处，我将有一个大小为k的唯一组合，非常简单。现在我将它转换为fork / join代码，我没有得到正确的解决方案。这是我在java代码中的fork / join代码：

public int bestCombo(int[] al, int[] data, int start, int end, int index, int k) {
    if (index == k) {
        // you have unique combination
        return calculateBestCombination(data);
    } else {
        int best = 0;
        for (int i = start; i <= end && end-i+1 >= k-index; i ++){
            data[index] = al[i];
            int temp = bestCombo(al, data, i+1, end, index+1, k);
            if (best < temp) {
              best = temp
            }
        }
        return best;
    }
}

我很困惑，因为代码基本相同。唯一的区别是在fork / join中的for循环中，我在多线程中运行它。但是，我得到的解决方案完全不同，fork / join解决方案非常错误。谁知道为什么？

Answer 1

好的，我明白了。我是个白痴......问题如下：

public ParallelizeCombo(int[] arr, int[] data, int start, int end, int index, int k) {
    super();
    this.array = arr;
    this.data = data;
    this.start = start;
    this.end = end;
    this.index = index;
    this.k = k;
}

这里，this.data不是创建新数据而只是指向数据（通过引用）。因此，当您在特定时间对数据计算BestCombination时，它可能不是您认为的组合（其他线程可能已经更改了数据的值）。

使用fork / join的Java并行化组合

1 个答案: