std::experimental::parallel:: reduce

• 1 引数
• 2 戻り値
• 3 計算量
• 4 例外
• 5 ノート
• 6 例
• 7 関連項目

パラメータ

戻り値

init と * first 、 * ( first + 1 ) 、... * ( last - 1 ) の一般化された総和を binary_op で計算します。

ここで一般化された合計 GSUM(op, a 1 , ..., a N ) は以下のように定義されます:

• if N=1 , a 1
• if N > 1 , op(GSUM(op, b 1 , ..., b K ), GSUM(op, b M , ..., b N )) where

• b 1 , ..., b N は a1, ..., aN の任意の順列であり、
• 1 < K+1 = M ≤ N

言い換えれば、範囲の要素は任意の順序でグループ化および再配置される可能性があります。

計算量

O(last - first) 回の binary_op の適用。

例外

• アルゴリズムの一部として呼び出された関数の実行が例外をスローした場合、

• policy が parallel_vector_execution_policy の場合、 std::terminate が呼び出されます。
• policy が sequential_execution_policy または parallel_execution_policy の場合、このアルゴリズムは未捕捉の例外をすべて含む exception_list で終了します。未捕捉の例外が1つだけの場合、アルゴリズムは exception_list でラップせずにその例外を再スローすることがあります。最初の例外が発生した後にアルゴリズムが返されるまでにどの程度の処理が実行されるかは未規定です。
• policy がその他の型の場合、動作は実装定義です。

• アルゴリズムがメモリの確保に失敗した場合（自身のため、またはユーザー例外を処理する際に exception_list を構築するため）、 std::bad_alloc がスローされます。

注記

範囲が空の場合、 init が変更されずに返されます。

• policyがsequential_execution_policyのインスタンスの場合、すべての操作は呼び出し元スレッドで実行されます。
• policyがparallel_execution_policyのインスタンスの場合、操作は未指定数のスレッドで実行され、互いに非決定的な順序で実行される可能性があります。
• policyがparallel_vector_execution_policyのインスタンスの場合、実行は並列化とベクトル化の両方が行われる可能性があります：関数本体の境界は保持されず、ユーザーコードは任意の方法で重複および結合される可能性があります（特に、これによりユーザー提供のCallableは共有リソースにアクセスするためにミューテックスを取得してはならないことを意味します）。

例

#include <chrono>
#include <experimental/execution_policy>
#include <experimental/numeric>
#include <iostream>
#include <numeric>
#include <vector>
int main()
{
    std::vector<double> v(10'000'007, 0.5);
    {
        auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
        double result = std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0.0);
        auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
        std::chrono::duration<double, std::milli> ms = t2 - t1;
        std::cout << std::fixed << "std::accumulate result " << result
                  << " took " << ms.count() << " ms\n";
    }
    {
        auto t1 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
        double result = std::experimental::parallel::reduce(
                            std::experimental::parallel::par,
                            v.begin(), v.end());
        auto t2 = std::chrono::high_resolution_clock::now();
        std::chrono::duration<double, std::milli> ms = t2 - t1;
        std::cout << "parallel::reduce result "
                  << result << " took " << ms.count() << " ms\n";
    }
}

std::accumulate result 5000003.50000 took 12.7365 ms
parallel::reduce result 5000003.50000 took 5.06423 ms

関連項目