std::experimental::parallel::transform_reduce

 

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parallel::execution_policy

parallel::sequential_execution_policyparallel::parallel_execution_policyparallel::parallel_vector_execution_policy

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parallel::for_eachparallel::for_each_n

parallel::reduce

parallel::exclusive_scan

parallel::inclusive_scan

parallel::transform_reduce

parallel::transform_exclusive_scan

parallel::transform_inclusive_scan

 

定义于头文件 <experimental/numeric>
模板< 类 InputIt, 类 UnaryOp, 类 T, 类 BinaryOp > T transform_reduce( InputIt first, InputIt last,                     UnaryOp unary_op, T init, BinaryOp binary_op );	(1)	(并行 TS)
模板< 类 ExecutionPolicy,           类 InputIt, 类 UnaryOp, 类 T, 类 BinaryOp > T transform_reduce( ExecutionPolicy&& policy,                     InputIt first, InputIt last,                     UnaryOp unary_op, T init, BinaryOp binary_op );	(2)	(并行 TS)

对范围 [first, last) 中的每个元素应用 unary_op，并将结果（可能以未指定的方式进行置换和聚合）连同初始值 init 一起通过 binary_op 进行归约。

如果 binary_op 不满足结合律或交换律，则行为不确定。

如果 unary_op 或 binary_op 修改了范围 [first, last) 中的任何元素或使任何迭代器失效，则行为未定义。

参数

first, last	-	要应用算法的元素范围
init	-	广义和的初始值
policy	-	执行策略
unary_op	-	一元 函数对象，将应用于输入范围的每个元素。返回类型必须可作为 binary_op 的输入
binary_op	-	二元 函数对象，将以未指定顺序应用于 unary_op 的结果、其他 binary_op 的结果和 init
类型要求
- InputIt 必须满足 LegacyInputIterator 的要求。

返回值

init 和 unary_op(*first), unary_op(*(first + 1)), ... unary_op(*(last - 1)) 在 binary_op 下的广义和，其中广义和 GSUM(op, a1, ..., aN) 定义如下：

• 如果 N = 1，则为 a1，
• 如果 N > 1，则为 op(GSUM(op, b1, ..., bK), GSUM(op, bM, ..., bN))，其中

• b1, ..., bN 可以是 a1, ..., aN 的任意排列，且
• 1 < K + 1 = M ≤ N

换句话说，unary_op 的结果可以以任意顺序分组和排列。

复杂度

O(last - first) 次 unary_op 和 binary_op 的应用。

异常

• 如果作为算法一部分调用的函数抛出异常，

• 如果 policy 是 parallel_vector_execution_policy，则调用 std::terminate。
• 如果 policy 是 sequential_execution_policy 或 parallel_execution_policy，则算法以包含所有未捕获异常的 exception_list 退出。如果只有一个未捕获异常，算法可能会重新抛出它，而无需包装在 exception_list 中。算法在遇到第一个异常后返回之前会执行多少工作是未指定的。
• 如果 policy 是其他类型，则行为由实现定义。

• 如果算法未能分配内存（无论是用于自身还是在处理用户异常时构造 exception_list），则抛出 std::bad_alloc。

注意

unary_op 不应用于 init。

如果范围为空，则返回未修改的 init。

• 如果 policy 是 sequential_execution_policy 的实例，所有操作都在调用线程中执行。
• 如果 policy 是 parallel_execution_policy 的实例，操作可以在未指定数量的线程中执行，彼此之间的顺序是不确定的。
• 如果 policy 是 parallel_vector_execution_policy 的实例，执行可以同时并行化和向量化：不遵守函数体边界，用户代码可以以任意方式重叠和组合（特别是，这意味着用户提供的 Callable 不得获取互斥锁来访问共享资源）。

示例

transform_reduce 可用于并行化 std::inner_product

运行此代码

#include <boost/iterator/zip_iterator.hpp>
#include <boost/tuple.hpp>
#include <experimental/execution_policy>
#include <experimental/numeric>
#include <functional>
#include <iostream>
#include <iterator>
#include <vector>
 
int main()
{
    std::vector<double> xvalues(10007, 1.0), yvalues(10007, 1.0);
 
    double result = std::experimental::parallel::transform_reduce(
        std::experimental::parallel::par,
        boost::iterators::make_zip_iterator(
            boost::make_tuple(std::begin(xvalues), std::begin(yvalues))),
        boost::iterators::make_zip_iterator(
            boost::make_tuple(std::end(xvalues), std::end(yvalues))),
        [](auto r) { return boost::get<0>(r) * boost::get<1>(r); }
        0.0,
        std::plus<>()
    );
    std::cout << result << '\n';
}

输出

10007

另请参阅

accumulate	对一个范围的元素进行求和或折叠 (函数模板)
transform	对一个范围的元素应用函数，并将结果存储在目标范围中 (函数模板)
reduce (并行 TS)	类似于 std::accumulate，但顺序是乱序的 (函数模板)