방법: 사용자 지정 PLINQ 집계 함수 작성
업데이트: 2010년 5월
이 예제에서는 Aggregate 메서드를 사용하여 소스 시퀀스에 사용자 지정 집계 함수를 적용하는 방법을 보여 줍니다.
주의 |
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이 예제는 사용법을 보여 주기 위한 것이며, 이에 상응하는 순차 LINQ to Objects 쿼리보다 실행 속도가 느릴 수 있습니다.속도 향상에 대한 자세한 내용은 PLINQ의 속도 향상 이해를 참조하십시오. |
예제
다음 예제에서는 정수 시퀀스의 표준 편차를 계산합니다.
Class aggregation
Private Shared Sub Main(ByVal args As String())
' Create a data source for demonstration purposes.
Dim source As Integer() = New Integer(99999) {}
Dim rand As New Random()
For x As Integer = 0 To source.Length - 1
' Should result in a mean of approximately 15.0.
source(x) = rand.[Next](10, 20)
Next
' Standard deviation calculation requires that we first
' calculate the mean average. Average is a predefined
' aggregation operator, along with Max, Min and Count.
Dim mean As Double = source.AsParallel().Average()
' We use the overload that is unique to ParallelEnumerable. The
' third Func parameter combines the results from each thread.
' initialize subtotal. Use decimal point to tell
' the compiler this is a type double. Can also use: 0d.
' do this on each thread
' aggregate results after all threads are done.
' perform standard deviation calc on the aggregated result.
Dim standardDev As Double = source.AsParallel().Aggregate(0.0R, Function(subtotal, item) subtotal + Math.Pow((item - mean), 2), Function(total, thisThread) total + thisThread, Function(finalSum) Math.Sqrt((finalSum / (source.Length - 1))))
Console.WriteLine("Mean value is = {0}", mean)
Console.WriteLine("Standard deviation is {0}", standardDev)
Console.ReadLine()
End Sub
End Class
namespace PLINQAggregation
{
using System;
using System.Linq;
class aggregation
{
static void Main(string[] args)
{
// Create a data source for demonstration purposes.
int[] source = new int[100000];
Random rand = new Random();
for (int x = 0; x < source.Length; x++)
{
// Should result in a mean of approximately 15.0.
source[x] = rand.Next(10, 20);
}
// Standard deviation calculation requires that we first
// calculate the mean average. Average is a predefined
// aggregation operator, along with Max, Min and Count.
double mean = source.AsParallel().Average();
// We use the overload that is unique to ParallelEnumerable. The
// third Func parameter combines the results from each thread.
double standardDev = source.AsParallel().Aggregate(
// initialize subtotal. Use decimal point to tell
// the compiler this is a type double. Can also use: 0d.
0.0,
// do this on each thread
(subtotal, item) => subtotal + Math.Pow((item - mean), 2),
// aggregate results after all threads are done.
(total, thisThread) => total + thisThread,
// perform standard deviation calc on the aggregated result.
(finalSum) => Math.Sqrt((finalSum / (source.Length - 1)))
);
Console.WriteLine("Mean value is = {0}", mean);
Console.WriteLine("Standard deviation is {0}", standardDev);
Console.ReadLine();
}
}
}
이 예제에서는 PLINQ에 고유한 집계 표준 쿼리 연산자의 오버로드를 사용합니다. 이 오버로드는 추가 System.Func<T1, T2, TResult>를 세 번째 입력 매개 변수로 사용합니다. 이 대리자는 집계된 결과에 대한 최종 계산을 수행하기 전에 모든 스레드의 결과를 결합합니다. 이 예제에서는 모든 스레드에서의 합계를 합산합니다.
람다 식 본문이 단일 식으로 구성된 경우 System.Func<T, TResult> 대리자의 반환 값은 이 식의 값입니다.
참고 항목
참조
개념
변경 기록
날짜 |
변경 내용 |
이유 |
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2010년 5월 |
사용법과 속도 향상에 대한 설명을 추가했습니다. |
고객 의견 |