并行变换

Taskflow 提供模板函数来构建任务以对一系列项目执行并行转换。

头文件

#include <kthread/algorithm/transform.h>

创建一元并行转换任务

并行转换会转换一系列项目（可能转换后的数据具有不同的类型），并将结果存储在另一范围内。由 kthread::transform(B first1, E last1, O d_first, C c, P part) 创建的任务相当于并行执行以下循环：

while (first1 != last1) {
  *d_first++ = c(*first1++);
}

kthread::transform 同时将可调用函数 c 应用于通过取消引用范围 [first1, last1) 中的每个迭代器获得的对象，并将 结果存储在从 d_first 开始的另一个范围内。用户有责任确保该范围在并行转换任务执行期间有效。

std::vector<int> src = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<int> tgt(src.size());
taskflow.transform(src.begin(), src.end(), tgt.begin(), [](int i){
  std::cout << "transforming item " << i << " to " << i + 1 << '\n';
  return i + 1;
});

通过引用捕获迭代器

您可以使用 std::ref 通过引用传递迭代器，以在依赖任务之间编组参数更新。当创建并行转换任务时范 围未知但需要从另一个任务进行初始化时，这尤其有用。

std::vector<int> src, tgt;
std::vector<int>::iterator first, last, d_first;

kthread::Task init = taskflow.emplace([&](){
  src.resize(1000);
  tgt.resize(1000);
  first   = src.begin();
  last    = src.end();
  d_first = tgt.begin();
});

kthread::Task transform = taskflow.transform(
  std::ref(first), std::ref(last), std::ref(d_first),
  [&](int i) {
    std::cout << "transforming item " << i << " to " << i + 1 << '\n';
    return i+1;
  }
);

init.precede(transform);

当 init 完成时，并行转换任务 transform 将看到 first 指向 src 的开头，last 指向 src 的结尾。然后，它同时转 换这 1000 个项目，为每个元素加一，并将结果存储在从 d_first 开始的另一个范围内。

创建二进制并行转换任务

您可以使用重载 1kthread::transform(B1 first1, E1 last1, B2 first2, O d_first, C c, P part)1 使用二元运算符 c 对 first1 和 first2 指向的两个源范围执行并行转换，并将结果存储在 d_first 指向的另一个范围中。此方法等效于以下循环的并行执行：

while (first1 != last1) {
  *d_first++ = c(*first1++, *first2++);
}

以下示例创建一个并行转换任务，将两个范围的元素逐个添加并将结果存储在目标范围内：

std::vector<int> src1 = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<int> src2 = {5, 4, 3, 2, 1};
std::vector<int> tgt(src1.size());
taskflow.transform(
  src1.begin(), src1.end(), src2.begin(), tgt.begin(),
  [](int i, int j){
    return i + j;
  }
);

配置分区器

您可以为并行转换任务配置分区器，使其使用不同的调度方法运行，例如引导式分区、动态分区和静态分区。以下示例使用两个不同的分区器创建两个 并行转换任务，一个使用静态分区算法，另一个使用引导式分区算法：

kthread::StaticPartitioner static_partitioner;
kthread::GuidedPartitioner guided_partitioner;

std::vector<int> src1 = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<int> src2 = {5, 4, 3, 2, 1};
std::vector<int> tgt1(src1.size());
std::vector<int> tgt2(src2.size());

// create a parallel-transform task with static execution partitioner
taskflow.transform(
  src1.begin(), src1.end(), src2.begin(), tgt1.begin(),
  [](int i, int j){
    return i + j;
  },
  static_partitioner
);

// create a parallel-transform task with guided execution partitioner
taskflow.transform(
  src1.begin(), src1.end(), src2.begin(), tgt2.begin(),
  [](int i, int j){
    return i + j;
  },
  guided_partitioner
);

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注意 默认情况下，如果未指定分区器，则并行转换任务将使用 kthread::DefaultPartitioner。

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