对于那些希望并行化计算密集型算法的人，让我指出一下利用.NET 4及更高版本的任务并行库的常见模式的文档：https://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=19222
然而，有一种模式，我认为相当普遍，我所拥有的那种模式并没有涵盖在其他令人敬畏的文件......
我说DataTable中有100行，它们在N列中有一组输入，我需要在M列中计算一些输出。每行可以独立计算，因此它似乎是并行化的主要原因。
但是，为了进行这种计算，我需要首先构建一个海量数据结构。一旦构建成一行，我就可以简单地重置它以将其用于另一行。因此，我不想从头开始为每一行重建它...这比重置需要更长的时间。但是并行计算不能共享那个数据结构，因为它们每个都会修改它......相反，它们都需要自己的数据结构。
Soooo，从算法上讲，我需要做的是为每个可用的处理器核心启动一个线程，首先构建自己的海量数据结构。然后它应该计算一行，重置，计算另一行，重置等等，直到没有更多行要计算。
任务并行库具有管理这样一个过程的所有智能......但我还没有找到这种情况的任何示例，我需要每个线程进行大规模数据构建，计算，重置，计算，重置，等等，直到完成。
这似乎是一个相当普遍的模式......任何人都可以向我指出.NET 4及更高版本的任务并行库如何支持该模式的一个例子吗？
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我想出的最佳答案是...... 如果你有更好的......请告诉我。或者如果你能看到这方面的缺陷......
我想我需要调用Parallel.For（0，Environment.ProcessorCount，...）并让代码构建基本结构然后通过在共享rowIndex上执行Interlocked.Increment来开始处理行，直到所有行都是处理。
通过这种方式，基本结构最多为每个处理器构建一次，然后重用...但如果开始消耗太多内存或其他资源，则Parallel.For可以选择运行少于Environment.ProcessorCount任务一次。真？
有更好的方法吗？