我发现自己经常编写以下形式的C++代码:while(getline(strm,line)){cout我想并行化这段代码。到目前为止，我提出的最佳解决方案是构建字符串vector以容纳大量(10000-100000)行，然后使用在该vector上并行化#pragmaompparallelfor然后清空vector并在保留行的同时重复。但是，这种方法需要大量内存，并且在主进程缓冲字符串时其他内核处于空闲状态。有没有更好的办法？类似于Python的multiprocessing.Pool.map或Hadoop？(不过，我想避免使用Hadoop的C++API，因为Hadoop相当重量级，可能不

🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2022年度博客之星TOP2，2023年度博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主，2023年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀一、集群环

我只有几个问题可以巩固我的理解为R.Java课程。（1）：它是在运行时还是在编译时生成的？为了测试它，我创建了一个带有文本的新“按钮”，“按钮”的“ID”为“actmain_btntest”，其文本的名称属性在'strings.xml'中为'btn_test'。然后，在Java文件中，我使用“FindViewById”转介到“按钮”，并且可以访问。因此，我要说的是，可以在编译时生成“r.java”。但是，然后我导航到“r.java”，以确保将“actmain_btntest”和“btn_test”添加到“r.java”中，但令人惊讶的是，它们不存在！现在，重新的问题弹出了，“id”是如何访问的

并行化中的一种常见技术是像这样融合嵌套的for循环for(inti=0;i到for(intx=0;x我想知道我怎样才能像这样融合一个三角形循环for(inti=0;i这有n*(n+1)/2次迭代。我们将融合迭代称为x。使用二次公式，我得出了这个:for(intx=0;x与融合方形循环不同，这需要使用sqrt函数以及从int到float以及从float到int的转换。我想知道是否有更简单或更有效的方法来做到这一点？例如，不需要sqrt函数或从int到float或从float到int的转换的解决方案。编辑:我不想要一个依赖于上一次或下一次迭代的解决方案。我只想要像inti=funci(x)

我目前正在研究open-stdproposal为我正在处理的项目带来并行功能，但我遇到了find_end的障碍。现在find_end可以描述为:Analgorithmthatsearchesforthelastsubsequenceofelements[s_first,s_last)intherange[first,last).Thefirstversionusesoperator==tocomparetheelements,thesecondversionusesthegivenbinarypredicatep.它的要求由cppreference列出.现在我并行化find/findi

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我想并行运行(不同时)1四个线程做完全独立的事情。我是并行性的新手，我有几个问题。我之所以要这样做，是因为性能对我来说真的很重要。我在4核Windows机器上工作，我在VisualStudioCommunity2015中使用C++。我应该尝试自己安排线程，以便每个线程都在不同的内核上运行，还是应该让OSScheduler来做？在我看来，我认为如果我强制它在不同的核心上运行每个线程会更快。我该怎么做？这是我目前尝试过的:#includevoidt1(){//dosomething}voidt2(){//dosomething}voidt3(){//dosomething}voidt4()

我有三个嵌套循环，但只有最里面的循环是可并行的。外循环和中循环停止条件取决于最内层循环所做的计算，因此我无法更改顺序。我在最内层循环之前使用了OPENMPpragma指令，但两个线程的性能比一个线程差。我猜这是因为线程是在外循环的每次迭代中创建的。有没有办法在外层循环之外创建线程，而只在最内层循环中使用它？提前致谢 最佳答案 OpenMP应该使用线程池，这样您就不会在每次执行循环时都重新创建线程。然而，严格来说，这可能取决于您使用的OpenMP实现(我知道GNU编译器使用池)。我建议您寻找其他常见问题，例如虚假分享。

我在this中看到了并行合并排序算法纸。这是代码:voidmergesort_parallel_omp(inta[],intsize,inttemp[],intthreads){if(threads==1){mergesort_serial(a,size,temp);}elseif(threads>1){#pragmaompparallelsections{#pragmaompsectionmergesort_parallel_omp(a,size/2,temp,threads/2);#pragmaompsectionmergesort_parallel_omp(a+size/2,si

以下算法在我的程序中迭代运行。运行它，没有下面指示的两行，需要1.5倍的时间。这让我非常惊讶。然而，更糟糕的是，运行这两条线会将完成度提高到不运行它们的4.4倍(6.6倍未运行整个算法)。此外，它导致我的程序无法扩展到超过8个核心。事实上，当在单核上运行时，这两条线仅将时间增加到1.7倍，考虑到它们的作用，这仍然太高了。我已经排除了它与我程序中其他地方修改后的数据的影响有关。所以我想知道是什么原因造成的。可能与缓存有关？voidNetClass::Age_Increment(vector&synapses,intk){intsize=synapses.size();inttarget=