Vérifié le doc, mais ne parle pas de nombreux détails de l'implémentation. Vous vous demandez si pour un grand tableau, fonctionne-t-il de manière concurrente?La méthode Map de Swift Array est-elle implémentée simultanément?
0
A
Répondre
3
L'implémentation map
de Array
spécifiquement n'effectue pas de multithreading, mais rien ne dit que vous ne pouvez pas faire une implémentation simultanée. Voilà celui qui est généralisé à travailler avec tout Sequence
:
import Dispatch
class SharedSynchronizedArray<T> {
var array = [T]()
let operationQueue = DispatchQueue(label: "SharedSynchronizedArray")
func append(_ newElement: T) {
operationQueue.sync {
array.append(newElement)
}
}
}
public struct ConcurrentSequence<Base, Element>: Sequence
where Base: Sequence, Element == Base.Iterator.Element {
let base: Base
public func makeIterator() -> Base.Iterator {
return base.makeIterator()
}
public func map<T>(_ transform: @escaping (Element) -> T) -> [T] {
let group = DispatchGroup()
let resultsStorageQueue = DispatchQueue(label: "resultStorageQueue")
let results = SharedSynchronizedArray<T>()
let processingQueue = DispatchQueue(
label: "processingQueue",
attributes: [.concurrent]
)
for element in self {
group.enter()
print("Entered DispatchGroup for \(element)")
var result: T?
let workItem = DispatchWorkItem{ result = transform(element) }
processingQueue.async(execute: workItem)
resultsStorageQueue.async {
workItem.wait()
guard let unwrappedResult = result else {
fatalError("The work item was completed, but the result wasn't set!")
}
results.append(unwrappedResult)
group.leave()
print("Exited DispatchGroup for \(element)")
}
}
print("Started Waiting on DispatchGroup")
group.wait()
print("DispatchGroup done")
return results.array
}
}
public extension Sequence {
public var parallel: ConcurrentSequence<Self, Iterator.Element> {
return ConcurrentSequence(base: self)
}
}
print("Start")
import Foundation
let input = Array(0..<100)
let output: [Int] = input.parallel.map {
let randomDuration = TimeInterval(Float(arc4random())/Float(UInt32.max))
Thread.sleep(forTimeInterval: randomDuration)
print("Transforming \($0)")
return $0 * 2
}
print(output)
// print(output.parallel.filter{ $0 % 3 == 0 })
print("Done")
+0
Laissez-nous [continuer cette discussion dans le chat] (http://chat.stackoverflow.com/rooms/142349/discussion-between-alexander-and-hamish). – Alexander
carte est une méthode synchrone –
Non. Dans la plupart des cas, ce multithreading serait plus lourd que sa valeur. Vous pouvez facilement l'implémenter vous-même. – Alexander
http://stackoverflow.com/a/41215383/3141234 – Alexander