std::experimental::parallel:: transform_reduce
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ヘッダー
<experimental/numeric>
で定義
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template
<
class
InputIt,
class
UnaryOp,
class
T,
class
BinaryOp
>
T transform_reduce
(
InputIt first, InputIt last,
|
(1) | (parallelism TS) |
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template
<
class
ExecutionPolicy,
class
InputIt,
class
UnaryOp,
class
T,
class
BinaryOp
>
|
(2) | (parallelism TS) |
範囲
[
first
,
last
)
内の各要素に
unary_op
を適用し、その結果(順序不同かつ未規定の方法で集約される可能性あり)を初期値
init
と共に
binary_op
を用いて縮約します。
binary_op が結合的または可換的でない場合、動作は非決定的となります。
unary_op
または
binary_op
が
[
first
,
last
)
内のいずれかの要素を変更するか、イテレータを無効化する場合、動作は未定義です。
目次パラメータ
戻り値init と unary_op ( * first ) 、 unary_op ( * ( first + 1 ) ) 、...、 unary_op ( * ( last - 1 ) ) の一般化された和を binary_op 上で計算します。 ここで一般化された和 GSUM(op, a 1 , ..., a N ) は以下のように定義されます:
言い換えれば、 unary_op の結果は任意の順序でグループ化および配置される可能性があります。 計算量O(last - first) 回の unary_op および binary_op の各適用。 例外
注記unary_op は init には適用されません。 範囲が空の場合、 init が変更されずに返されます。
例transform_reduceは std::inner_product を並列化するために使用できます:
このコードを実行
#include <boost/iterator/zip_iterator.hpp> #include <boost/tuple.hpp> #include <experimental/execution_policy> #include <experimental/numeric> #include <functional> #include <iostream> #include <iterator> #include <vector> int main() { std::vector<double> xvalues(10007, 1.0), yvalues(10007, 1.0); double result = std::experimental::parallel::transform_reduce( std::experimental::parallel::par, boost::iterators::make_zip_iterator( boost::make_tuple(std::begin(xvalues), std::begin(yvalues))), boost::iterators::make_zip_iterator( boost::make_tuple(std::end(xvalues), std::end(yvalues))), [](auto r) { return boost::get<0>(r) * boost::get<1>(r); } 0.0, std::plus<>() ); std::cout << result << '\n'; } 出力: 10007 関連項目
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