Скажем, у меня есть две матрицы:
double[][] a = new double[2][2]
a[0][0] = 1
a[0][1] = 2
a[1][0] = 3
a[1][1] = 4
double[][] b = new double[2][2]
b[0][0] = 1
b[0][1] = 2
b[1][0] = 3
b[1][1] = 4
традиционным способом, чтобы суммировать эти матрицы, я бы сделал вложенный цикл:
int rows = a.length;
int cols = a[0].length;
double[][] res = new double[rows][cols];
for(int i = 0; i < rows; i++){
for(int j = 0; j < cols; j++){
res[i][j] = a[i][j] + b[i][j];
}
}
Я новичок в потоковом API, но я думаю, что это очень удобно использовать с parallelStream, поэтому мой вопрос в том, есть ли способ сделать это и использовать параллельную обработку?
Изменить: не уверен, что это подходящее место, но здесь мы идем: Используя некоторые предложения, я поместил Stream в тест. Настройка была такой: Классический подход:
public class ClassicMatrix {
private final double[][] components;
private final int cols;
private final int rows;
public ClassicMatrix(final double[][] components){
this.components = components;
this.rows = components.length;
this.cols = components[0].length;
}
public ClassicMatrix addComponents(final ClassicMatrix a) {
final double[][] res = new double[rows][cols];
for (int i = 0; i < rows; i++) {
for (int j = 0; j < rows; j++) {
res[i][j] = components[i][j] + a.components[i][j];
}
}
return new ClassicMatrix(res);
}
}
Использование предложения @dkatzel:
public class MatrixStream1 {
private final double[][] components;
private final int cols;
private final int rows;
public MatrixStream1(final double[][] components){
this.components = components;
this.rows = components.length;
this.cols = components[0].length;
}
public MatrixStream1 addComponents(final MatrixStream1 a) {
final double[][] res = new double[rows][cols];
IntStream.range(0, rows*cols).parallel().forEach(i -> {
int x = i/rows;
int y = i%rows;
res[x][y] = components[x][y] + a.components[x][y];
});
return new MatrixStream1(res);
}
}
Используя предложение @Eugene:
public class MatrixStream2 {
private final double[][] components;
private final int cols;
private final int rows;
public MatrixStream2(final double[][] components) {
this.components = components;
this.rows = components.length;
this.cols = components[0].length;
}
public MatrixStream2 addComponents(final MatrixStream2 a) {
final double[][] res = new double[rows][cols];
IntStream.range(0, rows)
.forEach(i -> Arrays.parallelSetAll(res[i], j -> components[i][j] * a.components[i][j]));
return new MatrixStream2(res);
}
}
и тестовый класс, выполняющий 3 независимых раза по одному для каждого метода (просто заменив имя метода в main()):
public class MatrixTest {
private final static String path = "/media/manuel/workspace/data/";
public static void main(String[] args) {
final List<Double[]> lst = new ArrayList<>();
for (int i = 100; i < 8000; i = i + 400) {
final Double[] d = testClassic(i);
System.out.println(d[0] + " : " + d[1]);
lst.add(d);
}
IOUtils.saveToFile(path + "classic.csv", lst);
}
public static Double[] testClassic(final int i) {
final ClassicMatrix a = new ClassicMatrix(rand(i));
final ClassicMatrix b = new ClassicMatrix(rand(i));
final long start = System.currentTimeMillis();
final ClassicMatrix mul = a.addComponents(b);
final long now = System.currentTimeMillis();
final double elapsed = (now - start);
return new Double[] { (double) i, elapsed };
}
public static Double[] testStream1(final int i) {
final MatrixStream1 a = new MatrixStream1(rand(i));
final MatrixStream1 b = new MatrixStream1(rand(i));
final long start = System.currentTimeMillis();
final MatrixStream1 mul = a.addComponents(b);
final long now = System.currentTimeMillis();
final double elapsed = (now - start);
return new Double[] { (double) i, elapsed };
}
public static Double[] testStream2(final int i) {
final MatrixStream2 a = new MatrixStream2(rand(i));
final MatrixStream2 b = new MatrixStream2(rand(i));
final long start = System.currentTimeMillis();
final MatrixStream2 mul = a.addComponents(b);
final long now = System.currentTimeMillis();
final double elapsed = (now - start);
return new Double[] { (double) i, elapsed };
}
private static double[][] rand(final int size) {
final double[][] rnd = new double[size][size];
for (int i = 0; i < size; i++) {
for (int j = 0; j < size; j++) {
rnd[i][j] = Math.random();
}
}
return rnd;
}
}
Результаты:
Classic Matrix size, Time (ms)
100.0,1.0
500.0,5.0
900.0,5.0
1300.0,43.0
1700.0,94.0
2100.0,26.0
2500.0,33.0
2900.0,46.0
3300.0,265.0
3700.0,71.0
4100.0,87.0
4500.0,380.0
4900.0,432.0
5300.0,215.0
5700.0,238.0
6100.0,577.0
6500.0,677.0
6900.0,609.0
7300.0,584.0
7700.0,592.0
Stream1, Time(ms)
100.0,86.0
500.0,13.0
900.0,9.0
1300.0,47.0
1700.0,92.0
2100.0,29.0
2500.0,33.0
2900.0,46.0
3300.0,253.0
3700.0,71.0
4100.0,90.0
4500.0,352.0
4900.0,373.0
5300.0,497.0
5700.0,485.0
6100.0,579.0
6500.0,711.0
6900.0,800.0
7300.0,780.0
7700.0,902.0
Stream2, Time(ms)
100.0,111.0
500.0,42.0
900.0,12.0
1300.0,54.0
1700.0,97.0
2100.0,110.0
2500.0,177.0
2900.0,71.0
3300.0,250.0
3700.0,106.0
4100.0,359.0
4500.0,143.0
4900.0,233.0
5300.0,261.0
5700.0,289.0
6100.0,406.0
6500.0,814.0
6900.0,830.0
7300.0,828.0
7700.0,911.0
Я сделал заговор для лучшего сравнения:
Нет никакого улучшения. Где ошибка? Являются ли матрицы малыми (7700 x 7700)? Более того, это взрывает память моего компьютера.
