std::experimental::parallel::reduce
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< cpp | experimental
| 在标头 <experimental/numeric> 定义
|
||
| template< class InputIt > typename std::iterator_traits<InputIt>::value_type reduce( |
(1) | (并行 TS) |
| template< class ExecutionPolicy, class InputIterator > typename std::iterator_traits<InputIt>::value_type reduce( |
(2) | (并行 TS) |
| template< class InputIt, class T > T reduce( InputIt first, InputIt last, T init ); |
(3) | (并行 TS) |
| template< class ExecutionPolicy, class InputIt, class T > T reduce( ExecutionPolicy&& policy, InputIt first, InputIt last, T init ); |
(4) | (并行 TS) |
| template< class InputIt, class T, class BinaryOp > T reduce( InputIt first, InputIt last, T init, BinaryOp binary_op ); |
(5) | (并行 TS) |
| template< class ExecutionPolicy, class InputIt, class T, class BinaryOp > T reduce( ExecutionPolicy&& policy, |
(6) | (并行 TS) |
1) 与 reduce(first, last, typename std::iterator_traits<InputIt>::value_type{}) 相同。
3) 与 reduce(first, last, init, std::plus<>()) 相同。
5) 归约范围
[first, last)，可能以未指明的方式，在 binary_op 上同初值 init 一起进行排列和聚合。2,4,6) 与 (1,3,5) 相同，但根据 policy 执行。
如果 binary_op 不可结合或不可传递，则其行为不确定。
如果 binary_op 修改了任何元素或使 [first, last) 中的任何迭代器失效，则其行为未定义。
参数
| first, last | - | 要应用算法的元素范围 |
| init | - | 广义和的初值 |
| policy | - | 执行策略 |
| binary_op | - | 二元函数对象，将以未指定顺序应用于输入迭代器的解引用结果，其他 binary_op 的结果和 init |
| 类型要求 | ||
-InputIt 必须满足老式输入迭代器 (LegacyInputIterator) 。
| ||
返回值
init 和 *first, *(first + 1), ... *(last - 1) 在 binary_op 上的广义和。
其中广义和 GSUM(op, a
1, ..., a
N) 定义如下：
- 如果 N=1，则 a
1 - 如果 N > 1，则 op(GSUM(op, b
1, ..., b
K), GSUM(op, b
M, ..., b
N)) 其中
- b
1, ..., b
N 可能是 a1, ..., aN 的任意排列，且 - 1 < K+1 = M ≤ N
- b
换言之，范围中的各元素可以任意顺序分组和重排。
复杂度
O(last - first) 次运用 binary_op。
异常
- 如果作为算法一部分而调用的函数执行抛出了异常，
- 如果
policy为parallel_vector_execution_policy，则调用 std::terminate。 - 如果
policy为sequential_execution_policy或parallel_execution_policy，则算法以抛出包含所有未捕获异常的 exception_list 而退出。如果只有一个未捕获异常，则算法可能重新抛出它而不将之包装到exception_list中。未指明算法在发生第一个异常后和返回前会做多少工作。 - 如果
policy是某个其他类型，则其行为由实现定义。
- 如果
- 如果算法分配内存失败（为其自身，或在处理用户异常时用于构造
exception_list），则抛出 std::bad_alloc。
注解
如果范围为空，则返回未修改的 init。
- 如果
policy是sequential_execution_policy的实例，则所有操作在调用方线程中实施。 - 如果
policy是parallel_execution_policy的实例，则可以在未指明数量的线程中实施操作，互相之间顺序不确定。 - 如果
policy是parallel_vector_execution_policy的实例，则其执行可以同时并行化和向量化：不遵循函数体边界，且用户代码可能发生重叠并以任意方式合并（尤其是，这蕴含了用户提供的 Callable 不能为访问共享资源获取互斥体）。
示例
reduce 是 std::accumulate 的无顺序版本：
运行此代码
#include <chrono> #include <experimental/execution_policy> #include <experimental/numeric> #include <iostream> #include <numeric> #include <vector> int main() { std::vector<double> v(10'000'007, 0.5); { auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); double result = std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0.0); auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::chrono::duration<double, std::milli> ms = t2 - t1; std::cout << std::fixed << "std::accumulate result " << result << " took " << ms.count() << " ms\n"; } { auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); double result = std::experimental::parallel::reduce( std::experimental::parallel::par, v.begin(), v.end()); auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now(); std::chrono::duration<double, std::milli> ms = t2 - t1; std::cout << "parallel::reduce result " << result << " took " << ms.count() << " ms\n"; } }
可能的输出：
std::accumulate result 5000003.50000 took 12.7365 ms parallel::reduce result 5000003.50000 took 5.06423 ms
参阅
| 对一个范围内的元素求和或折叠 (函数模板) | |
| 将一个函数应用于某一范围的各个元素，并在目标范围存储结果 (函数模板) | |
| (并行 TS) |
应用函数对象，然后进行不按顺序的规约 (函数模板) |