Герберт Шилдт - C# 4.0 полное руководство - 2011

В приведенном ниже примере программы демонстрируется применение метода For () на практике. В начале этой программы создается массив data, состоящий из 1000000000 целых значений. Затем вызывается метод For () , которому в качестве "тела" цикла передается метод MyTransfоггп () . Этот метод состоит из ряда операторов, выполняющих произвольные преобразования в массиве data. Его назначение — сымитировать конкретную операцию. Как будет подробнее пояснено несколько ниже, выполняемая операция должна быть нетривиальной, чтобы параллелизм данных принес какой-то положительный эффект. В противном случае последовательное выполнение цикла может завершиться быстрее.

11 Применить метод Parallel.For() для организации параллельно // выполняемого цикла обработки данных.

using System;

using System.Threading.Tasks;

class DemoParallelFor { static int[] data;

// Метод, служащий в качестве тела параллельно выполняемого цикла.

// Операторы этого цикла просто расходуют время ЦП для целей демонстрации, static void MyTrlansform (int i) { data[i] = data[i] / 10;

if(data[i] < 10000) data[i] = 0;

if(data[i] > 10000 & data[i] < 20000) data[i] = 100; if(data[i] > 20000 & data[i] < 30000) data[i] = 200; if(data[i] > 30000) data[i] = 300;

}

static void Main() {

Console.WriteLine("Основной поток запущен.");

data = new int[100000000];

// Инициализировать данные в обычном цикле for. for (int i=0; i < data.Length; i++) data[i] = i;

// Распараллелить цикл методом For().

Parallel.For(0, data.Length, MyTransform);

Console.WriteLine("Основной поток завершен.");

}

}

Эта программа состоит из двух циклов. В первом, стандартном, цикле for инициализируется массив data. А во втором цикле, выполняемом параллельно методом For () , над каждым элементом массива data производится преобразование. Как упоминалось выше, это преобразование носит произвольный характер и выбрано лишь для целей демонстрации. Метод For () автоматически разбивает вызовы метода MyTransform () на части для параллельной обработки отдельных порций данных, хранящихся в массиве. Следовательно, если запустить данную программу на компьютере с двумя доступными процессорами или больше, то цикл преобразования данных в массиве может быть выполнен методом For () параллельно.

Следует, однако, иметь в виду, что далеко не все циклы могут выполняться эффективно, когда они распараллеливаются. Как правило, мелкие циклы, а также циклы, состоящие из очень простых операций, выполняются быстрее последовательным способом, чем параллельным. Именно поэтому цикл for инициализации массива данных не распараллеливается методом For () в рассматриваемой здесь программе. Распараллеливание мелких и очень простых циклов может оказаться неэффективным потому, что время, требующееся для организации параллельных задач, а также время, расходуемое на переключение контекста, превышает время, экономящееся благодаря параллелизму. В подтверждение этого факта в приведеннрм ниже примере программы

создаются последовательный и параллельный варианты цикла for, а для сравнения на экран выводится время выполнения каждого из них.

// Продемонстрировать отличия во времени последовательного //и параллельного выполнения цикла for.

using System;

using System.Threading.Tasks; using System.Diagnostics;

class DemoParallelFor { static int[] data;

// Метод, служащий в качестве тела параллельно выполняемого цикла.

// Операторы этого цикла просто расходуют время ЦП для целей демонстрации, static void MyTransform(int i) { data[i] = data[i] / 10;

if(data[i] < 1000) data[i] = 0;

if(data[i] > 1000 & data[i] < 2000) data[i] = 100; if(data[i] > 2000 & data[i] < 3000) data[i] = 200; if(data[i] > 3000) data[i] = 300;

}

static void Main() {

Console.WriteLine("Основной поток запущен.");

// Create экземпляр объекта типа Stopwatch // для хранения времени выполнения цикла.

Stopwatch sw = new Stopwatch ();

data = new int[100000000];

// Инициализировать данные, sw.Start ()';

// Параллельный вариант инициализации массива в цикле.

Parallel.For(0, data.Length, (i) => data[i] = i );