Qt学习笔记之Concurrent Map和Map-Reduce

简述

QtConcurrent::map（）、QtConcurrent::mapped（）和QtConcurrent::mappedReduced（）函数在一个序列中（例如：QList或QVector）的元素上并行地运行计算。QtConcurrent::map（）直接修改一个序列，QtConcurrent::mapped（）返回一个包含修改内容的新序列，QtConcurrent::mappedReduced（）返回一个单独的结果。这些函数是Qt之Concurrent框架的一部分。上述每个函数都有一个blocking变量，其返回最终结果而不是一个QFuture。以和异步变量同样的方式来使用它们。

QList<QImage> images = ...;// 每一个都调用blocks，直到整个操作完成QList<QImage> future = QtConcurrent::blockingMapped（images, scaled）;QtConcurrent::blockingMap（images, scale）;QImage collage = QtConcurrent::blockingMappedReduced（images, scaled, addToCollage）;

注意：上述的结果类型不是QFuture对象，而是实际结果类型（在这种情况下，QList<QImage>和QImage）。

简述
Concurrent Map
Concurrent Map-Reduce
附加API功能
- 使用迭代器而不是序列
- Blocking变量
- 使用成员函数
- 使用函数对象
- 使用绑定函数参数
更多参考

Concurrent Map

QtConcurrent::mapped（）接受一个输入序列和map函数，该map函数被序列中的每个元素调用，返回一个包含map函数返回值的新序列。map函数必须是下面的形式：U function（const T &t）;T和U可以是任意类型（它们甚至可以是同一类型），但是T必须匹配存储在序列中的类型，函数返回修改或映射的内容。下面示例介绍了如何为序列中的所有元素都应用scale函数：

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

map的结果通过QFuture可用。查看QFuture和QFutureWatcher的文档，了解更多关于程序中如何使用QFutured的内容。如果想直接修改一个序列，使用QtConcurrent::map（）。map函数必须是以下形式：U function（T &t）;注意： map函数的返回值、返回类型没有被使用。使用QtConcurrent::map（）和使用QtConcurrent::mapped（）类似：

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

由于该序列被直接修改，QtConcurrent::map（）不通过QFuture返回任何结果。然而，你仍然可以使用QFuture和QFutureWatcher监控map的状态。

Concurrent Map-Reduce

QtConcurrent::mappedReduced（）类似于QtConcurrent::mapped（），但是返回一个新结果序列，通过一个reduce函数，结果被组合成一个值。reduce函数必须是以下形式：V function（T &result, const U &intermediate）T是最终结果的类型，U是map函数的返回类型。注意： reduce函数的返回值、返回类型并没有被使用。调用QtConcurrent::mappedReduced（）如下所示：

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）;

reduce函数将由map函数返回的每个结果调用一次，并且应该合并中间体到结果变量。QtConcurrent::mappedReduced（）可以保证保证一次只有一个线程调用reduce，所以没有必要用一个mutex锁定结果变量。QtConcurrent::ReduceOptions枚举提供了一种方法来控制reduction完成的顺序。如果使用了QtConcurrent::UnorderedReduce（默认），顺序是不确定的；而QtConcurrent::OrderedReduce确保reduction按照原始序列的顺序完成。

附加API功能

使用迭代器而不是序列

上述每个函数都有一个变量，需要一个迭代器范围，而不是一个序列。以和序列变量同样的方式来使用它们。

QList<QImage> images = ...;QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped（images.constBegin（）, images.constEnd（）, scaled）;// map直接仅运行在non-const迭代器上QFuture<void> future = QtConcurrent::map（images.begin（）, images.end（）, scale）;QFuture<QImage> collage = QtConcurrent::mappedReduced（images.constBegin（）, images.constEnd（）, scaled, addToCollage）;

Blocking变量

上述每个函数能有一个blocking变量，其返回最终结果而不是一个QFuture。以和异步变量同样的方式来使用它们。

QList<QImage> images = ...;// 每一个都调用blocks，直到整个操作完成QList<QImage> future = QtConcurrent::blockingMapped（images, scaled）;QtConcurrent::blockingMap（images, scale）;QImage collage = QtConcurrent::blockingMappedReduced（images, scaled, addToCollage）;

注意：上述的结果类型不是QFuture对象，而是实际结果类型（在这种情况下，QList<QImage>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，成员函数类类型必须匹配存储在序列中的类型：

// 挤压所有的字符串到一个QStringList中QStringList strings = ...;QFuture<void> squeezedStrings = QtConcurrent::map（strings, &QString::squeeze）;// 交换一个列表中的图片所有像素的rgb值QList<QImage> images = ...;QFuture<QImage> bgrImages = QtConcurrent::mapped（images, &QImage::rgbSwapped）;// 创建一个列表中所有字符串长度的集合QStringList strings = ...;QFuture<QSet<int> > wordLengths = QtConcurrent::mappedReduced（strings, &QString::length, &QSet<int>::insert）;

注意：当使用QtConcurrent::mappedReduced（）时，你可以自由组合正常函数和成员函数的使用：

// 可以使用QtConcurrent::mappedReduced（）组合正常函数和成员函数// 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）;// 创建一个列表中所有图片颜色分布的集合extern int colorDistribution（const QImage &string）;QList<QImage> images = ...;QFuture<QSet<int> > totalColorDistribution = QtConcurrent::mappedReduced（images, colorDistribution, QSet<int>::insert）;

使用函数对象

QtConcurrent::map（）、QtConcurrent::mapped（）和QtConcurrent::mappedReduced（）接受函数对象，可用于添加状态函数调用。result_type typedef必须定义函数调用操作的结果类型：

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））;

使用绑定函数参数

如果你想使用一个map函数，它接受多个参数可以使用std::bind（）来将其转换到一个接受一个参数的函数上。如果c++ 11支持不可用，boost::bind（）或std::tr1::bind（）是合适的替代品。举个例子，我们将使用QImage::scaledToWidth（）：QImage QImage::scaledToWidth（int width, Qt::TransformationMode） const;scaledToWidth接收三个参数（包括“this”指针），不能直接与QtConcurrent::mapped（）一起使用，因为QtConcurrent::mapped（）需要接受一个参数的函数。为了使用QImage::scaledToWidth（） with QtConcurrent::mapped（），我们必须为width和transformation mode提供一个值：std::bind（&QImage::scaledToWidth, 100, Qt::SmoothTransformation）std::bind（）的返回值是一个具有以下签名的函数对象（functor）：QImage scaledToWith（const QImage &image）这符合QtConcurrent::mapped（）期望的，完整的示例变为：

QList<QImage> images = ...;QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped（images, std::bind（&QImage::scaledToWidth, 100 Qt::SmoothTransformation））;

本文永久更新链接地址：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/133856.htm