Qt：并发Map和Map-Reduce

今天药忘吃喽~ 2022-12-16 13:22 187阅读 0赞

`QtConcurrent :: map()，QtConcurrent :: mapped()和QtConcurrent :: mappedReduced()`函数对比如QList或者Qvector之类的项目并行运行计算。

*  `QtConcurrent :: map()`就地修改序列
 *  `QtConcurrent :: mapped()`返回包含修改内容的新序列
 *  `QtConcurrent :: mappedReduced（）`返回单个结果

这些功能是`Qt Concurrent`框架的一部分

上面的每个函数都有一个阻塞变量，该变量返回最终结果而不是`QFuture`。您以与异步变体相同的方式使用它们

QList<QImage> images = ...;
    
    // Each call blocks until the entire operation is finished.
    QList<QImage> future = QtConcurrent::blockingMapped(images, scaled);
    
    QtConcurrent::blockingMap(images, scale);
    
    QImage collage = QtConcurrent::blockingMappedReduced(images, scaled, addToCollage);

请注意，上面的结果类型不是`QFuture`对象，而是实际的结果类型（在这种情况下，为`QList <QImage>`和`QImage`）。

# Concurrent Map #

`QtConcurrent::mapped()`接受输入序列和映射函数。然后，为序列中的每个项目调用此map函数，并返回一个新序列，其中包含map函数的返回值

map函数必须采用如下形式：

U function(const T &t);

T和U可以是任何类型（甚至可以是同一类型），但是T必须与序列中存储的类型匹配。该函数返回修改或映射的内容。

本示例说明如何将缩放功能应用于序列中的所有项目：

QImage scaled(const QImage &image)
    {
        
        return image.scaled(100, 100);
    }
    
    QList<QImage> images = ...;
    QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped(images, scaled);

该map的结果可以通过`QFuture`获得。有关如何在应用程序中使用QFuture的更多信息，请参见[QFuture][]和[QFutureWatcher][]文档。

如果要就地修改序列，请使用QtConcurrent :: map（）。然后，map函数必须采用以下形式：

U function(T &t);

请注意，未使用map函数的返回值和返回类型。

使用`QtConcurrent :: map（）`类似于使用`QtConcurrent :: mapped（）`：

void scale(QImage &image)
    {
        
        image = image.scaled(100, 100);
    }
    
    QList<QImage> images = ...;
    QFuture<void> future = QtConcurrent::map(images, scale);

由于已在适当位置修改了序列，因此`QtConcurrent :: map（）`不会通过`QFuture`返回任何结果。但是，您仍然可以使用`QFuture`和`QFutureWatcher`监视地图的状态。

# Concurrent Map-Reduce #

`QtConcurrent::mappedReduced()`与 `QtConcurrent::mapped(),`相似，但是不是使用新的结果返回序列，而是使用reduce函数将结果合并为一个值。

reduce函数的形式必须为：

V function(T &result, const U &intermediate)

T是最终结果的类型，U是映射函数的返回类型。请注意，未使用reduce函数的返回值和返回类型。

像这样调用QtConcurrent :: mappedReduced（）：

void addToCollage(QImage &collage, const QImage &thumbnail)
    {
        
        QPainter p(&collage);
        static QPoint offset = QPoint(0, 0);
        p.drawImage(offset, thumbnail);
        offset += ...;
    }
    
    QList<QImage> images = ...;
    QFuture<QImage> collage = QtConcurrent::mappedReduced(images, scaled, addToCollage);

对于map函数返回的每个结果，reduce函数将被调用一次，并且应将中间函数合并到result变量中。`QtConcurrent :: mappedReduced（）`保证一次只有一个线程将调用`reduce`，因此不需要使用互斥锁来锁定结果变量。该`QtConcurrent :: ReduceOptions`枚举提供了一种方法来控制它的降低完成的顺序。如果使用`QtConcurrent :: UnorderedReduce`（默认设置），则顺序是不确定的，而`QtConcurrent :: OrderedReduce`可确保按原始序列的顺序进行缩小。

# 其他API功能 #

## 使用迭代器代替序列 ##

上面的每个函数都有一个采用迭代器范围而不是序列的变量。您以与序列变体相同的方式使用它们：

QList<QImage> images = ...;
    
    QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped(images.constBegin(), images.constEnd(), scaled);
    
    // Map in-place only works on non-const iterators.
    QFuture<void> future = QtConcurrent::map(images.begin(), images.end(), scale);
    
    QFuture<QImage> collage = QtConcurrent::mappedReduced(images.constBegin(), images.constEnd(), scaled, addToCollage);

## 阻塞变量 ##

上面的每个函数都有一个阻塞变量，该变量返回最终结果而不是QFuture。您以与异步变体相同的方式使用它们。

QList<QImage> images = ...;
    
    //每个调用都会阻塞，直到整个操作完成为止。
    QList<QImage> future = QtConcurrent::blockingMapped(images, scaled);
    
    QtConcurrent::blockingMap(images, scale);
    
    QImage collage = QtConcurrent::blockingMappedReduced(images, scaled, addToCollage);

请注意，上面的结果类型不是QFuture对象，而是实际的结果类型（在这种情况下，为QList 和QImage）。

## 使用成员函数 ##

QtConcurrent :: map（），QtConcurrent :: mapped（）和QtConcurrent :: mappedReduced（）接受指向成员函数的指针。成员函数类的类型必须与序列中存储的类型匹配：

//压缩QStringList中的所有字符串
    QStringList strings = ...;
    QFuture<void> squeezedStrings = QtConcurrent::map(strings, &QString::squeeze);
    
    //交换图像列表中所有像素的rgb值。
    QList<QImage> images = ...;
    QFuture<QImage> bgrImages = QtConcurrent::mapped(images, &QImage::rgbSwapped);
    
    //在列表中创建一组所有字符串的长度。
    QStringList strings = ...;
    QFuture<QSet<int> > wordLengths = QtConcurrent::mappedReduced(strings, &QString::length, &QSet<int>::insert);

请注意，使用QtConcurrent :: mappedReduced（）时，您可以自由地混合使用普通函数和成员函数：

//可以将普通函数和成员函数与QtConcurrent :: mappedReduced（）混合使用。
    
    //计算字符串列表的平均长度。
    extern void computeAverage(int &average, int length);
    QStringList strings = ...;
    QFuture<int> averageWordLength = QtConcurrent::mappedReduced(strings, &QString::length, computeAverage);
    
    //为列表中的所有图像创建一组颜色分布
    extern int colorDistribution(const QImage &string);
    QList<QImage> images = ...;
    QFuture<QSet<int> > totalColorDistribution = QtConcurrent::mappedReduced(images, colorDistribution, QSet<int>::insert);

## 使用功能对象 ##

QtConcurrent :: map（），QtConcurrent :: mapped（）和QtConcurrent :: mappedReduced（）接受map函数的函数对象。这些函数对象可用于将状态添加到函数调用中。result\_type typedef必须定义函数调用运算符的结果类型：

struct Scaled
    {
        
        Scaled(int size)
        : m_size(size) {
         }
    
        typedef QImage result_type;
    
        QImage operator()(const QImage &image)
        {
        
            return image.scaled(m_size, m_size);
        }
    
        int m_size;
    };
    
    QList<QImage> images = ...;
    QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped(images, Scaled(100));

对于reduce函数，不直接支持函数对象。但是，当明确指定归约结果的类型时，可以使用函数对象：

struct ImageTransform
    {
        
        void operator()(QImage &result, const QImage &value);
    };
    
    QFuture<QImage> thumbNails =
      QtConcurrent::mappedReduced<QImage>(images,
                                          Scaled(100),
                                          ImageTransform(),
                                          QtConcurrent::SequentialReduce);

## 包装函数需要多个参数 ##

如果要使用带有多个参数的map函数，则可以使用lambda函数或std::bind()将其转换为带有一个参数的函数。

例如，我们将使用QImage :: scaledToWidth（）：

QImage QImage::scaledToWidth(int width, Qt::TransformationMode) const;

scaledToWidth具有三个参数（包括“ this”指针），因此不能直接与QtConcurrent :: mapped（）一起使用，因为QtConcurrent :: mapped（）需要一个带有一个参数的函数。要将QImage :: scaledToWidth（）与QtConcurrent :: mapped（）结合使用，我们必须为width和转换模式提供一个值：

QList<QImage> images = ...;
    std::function<QImage(const QImage &)> scale = [](const QImage &img) {
        
        return img.scaledToWidth(100, Qt::SmoothTransformation);
    };
    QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped(images, scale);

[QFuture]: https://doc.qt.io/qt-5/qfuture.html
[QFutureWatcher]: https://doc.qt.io/qt-5/qfuturewatcher.html