8

我刚开始学习 Scala，所以请耐心等待 :-)

我对 reduceLeft 的行为方式有疑问。这里有一个例子：

List(1, 2, 3, 4, 5) reduceLeft (_ + _)

我想知道是否可以同时进行计算，例如：

第一回合：

  • 过程 1 计算：1 + 2
  • 过程 2 计算：4 + 5

第二轮：

  • 过程 1 计算：3 + 3

第三轮：

  • 过程 1 计算：6 + 9

如果我只使用reduce 函数而不是reduceLeft，至少这是我所期望的。或者 reduceLeft 真的一次只做一次减少吗？

((((1 + 2) + 3) + 4) + 5)

这基本上意味着它不能并行执行，如果可能的话，应该总是更喜欢reduce而不是reduceLeft/Right？

4

2 回答 2

11

答案是肯定的，而且非常简单：

List(1, 2, 3, 4, 5).par.reduce (_ + _)

该par方法将列表转换为并行集合。当您调用reduce此并行集合时，它将并行执行。

请参阅并行收集文档

于 2013-03-07T22:53:49.323 回答
6

正如您所注意到的，reduceLeft它是不可并行化的，因为它明确地假定了一种非关联的形式：(B,A) => B.

只要使用关联运算符，reduce就可以并行化。

还有一个 call 的类似物，foldLeft它aggregate有两个功能：一个映射成可组合的形式，两个是关联的，用于合并元素： (B,A)=>B, (B,B) => B.

这个，只要两个函数在输出上达成一致，并且你可以在任何你想要的地方混合一个零，就可以并行化。

所以如果你想能够并行，

reduceLeft/Right ->  reduce
foldLeft/Right   ->  aggregate

在某些情况下，可能会reduce比限制性更强reduceLeft，但aggregate会起作用。

也就是说，这只会使语句能够并行。要使其真正并行，您需要使用继承自的集合，这些集合的名称中ParIterable都有:等。获得并行集合的最简单方法是调用常规集合（反之亦然，从平行与非平行）。这样做是因为通常除了速度之外没有理由并行，但是并行增加了开销。所以你应该只在有足够的工作要做的情况下并行操作，虽然你可能知道，但编译器可能不知道。因此，您要明确选择您想要的集合类型。（并行集合返回并行，顺序返回顺序。）ParParVector.par.seq

于 2013-03-07T22:56:16.893 回答