问题的背景:我正在尝试编写一个难题解决方案算法,该算法利用多核处理器和并行处理的优势。但是,理想/最简单的解决方案是简单的递归函数。
分解解决方案以同时利用并行处理 和 递归函数的最佳方法是什么?
下面的代码是一种简单的难题解决算法的解决方案(它可以正常工作)。这个例子中的难题很简单-有14个插槽,编号为1-14。每个拼图都有一个唯一的ID,一个告诉您可以在哪里开始和停止的范围(例如6-8表示它
仅
适合6-8插槽)和一个价格。该算法尝试找到使解决方案的价格最大化的解决方案。一个插槽只能容纳1个,并且可以使用空插槽。该解决方案将告诉您使用了哪些部件以及总成本。(为简单起见,还假设必须填充插槽1)。
我尝试将并行性和递归相结合的解决方案是在下面使用的方法:为每个使用插槽1的部件创建一个Task,然后在Task中以递归方式查看其余部件,将它们分配到剩余空间中,同时使成本最大化。这是最好的解决方案(可能不是,这就是为什么我在这里)。如何改善?使用并行/递归解决方案时还有其他好的建议吗?
尽管简单的递归在这里可以很好地工作,但是我正在用一个具有200个插槽和5000个拼图的拼图来描述这种运行方式。
这也是此示例的解决方案:
ID=1 Price=10.0 Range=1-6
ID=12 Price=8.0 Range=9-14
ID=15 Price=3.0 Range=7-8
public class Puzzle
{
public PuzzleSet calculateResults(PuzzleSet input) throws Exception
{
System.out.println(System.currentTimeMillis());
PuzzleSet results = getPriceMultithread((PuzzleSet)SerializationUtils.clone(input));
System.out.println(System.currentTimeMillis());
return results;
}
private PuzzleSet getPriceMultithread(PuzzleSet input) throws Exception
{
PuzzleSet initial = input.startsAtPoint(1);
ExecutorService exec = Executors.newFixedThreadPool(Runtime.getRuntime().availableProcessors()+1);
Collection<Callable<PuzzleSet>> tasks = new ArrayList<Callable<PuzzleSet>>();
for (int i=0; i<initial.size(); i++)
{
final PuzzleData d = initial.get(i);
final PuzzleSet start = input.higherThan(initial.get(i).rangeUpper);
tasks.add(new Callable<PuzzleSet>() {
public PuzzleSet call() {
PuzzleSet s = new PuzzleSet();
s.add(d);
s.addAll(getPrice(start));
return s;
}
});
}
List<Future<PuzzleSet>> results = exec.invokeAll(tasks);
PuzzleSet max = new PuzzleSet();
double maxD = 0.0;
for (int i=0; i<results.size(); i++)
{
PuzzleSet temp = results.get(i).get();
double sum = temp.sum();
if (sum > maxD)
{
maxD = sum;
max = temp;
}
}
return max;
}
private PuzzleSet getPrice(PuzzleSet input)
{
if (input == null || input.size() == 0) return new PuzzleSet();
double maxD = 0.0;
PuzzleSet max = new PuzzleSet();
for (int i=0; i<input.size(); i++)
{
PuzzleSet vs = input.higherThan(input.get(i).rangeUpper);
PuzzleSet s = getPrice(vs);
double d = s.sum();
double pTemp = input.get(i).price + d;
if (pTemp > maxD)
{
maxD = pTemp;
s.add(input.get(i));
max = s;
}
}
return max;
}
public static void main(String arg[]) throws Exception
{
PuzzleSet s = new PuzzleSet();
PuzzleData v1 = new PuzzleData();
v1.rangeLower = 1;
v1.rangeUpper = 6;
v1.price = 10;
v1.ID = 1;
s.add(v1);
PuzzleData v2 = new PuzzleData();
v2.rangeLower = 7;
v2.rangeUpper = 11;
v2.price = 0;
v2.ID = 2;
s.add(v2);
PuzzleData v3 = new PuzzleData();
v3.rangeLower = 12;
v3.rangeUpper = 14;
v3.price = 7;
v3.ID = 3;
s.add(v3);
PuzzleData v5 = new PuzzleData();
v5.rangeLower = 7;
v5.rangeUpper = 9;
v5.price = 0;
v5.ID = 4;
s.add(v5);
PuzzleData v6 = new PuzzleData();
v6.rangeLower = 10;
v6.rangeUpper = 14;
v6.price = 5;
v6.ID = 5;
s.add(v6);
PuzzleData v7 = new PuzzleData();
v7.rangeLower = 1;
v7.rangeUpper = 3;
v7.price = 5;
v7.ID = 6;
s.add(v7);
PuzzleData v8 = new PuzzleData();
v8.rangeLower = 4;
v8.rangeUpper = 9;
v8.price = 0;
v8.ID = 7;
s.add(v8);
PuzzleData v10 = new PuzzleData();
v10.rangeLower = 1;
v10.rangeUpper = 5;
v10.price = 3;
v10.ID = 8;
s.add(v10);
PuzzleData v11 = new PuzzleData();
v11.rangeLower = 6;
v11.rangeUpper = 11;
v11.price = 2;
v11.ID = 9;
s.add(v11);
PuzzleData v12 = new PuzzleData();
v12.rangeLower = 12;
v12.rangeUpper = 14;
v12.price = 7;
v12.ID = 10;
s.add(v12);
PuzzleData v14 = new PuzzleData();
v14.rangeLower = 4;
v14.rangeUpper = 8;
v14.price = 1;
v14.ID = 11;
s.add(v14);
PuzzleData v15 = new PuzzleData();
v15.rangeLower = 9;
v15.rangeUpper = 14;
v15.price = 8;
v15.ID = 12;
s.add(v15);
PuzzleData v16 = new PuzzleData();
v16.rangeLower = 1;
v16.rangeUpper = 5;
v16.price = 3;
v16.ID = 13;
s.add(v16);
PuzzleData v17 = new PuzzleData();
v17.rangeLower = 6;
v17.rangeUpper = 8;
v17.price = 1;
v17.ID = 14;
s.add(v17);
PuzzleData v18 = new PuzzleData();
v18.rangeLower = 7;
v18.rangeUpper = 8;
v18.price = 3;
v18.ID = 15;
s.add(v18);
PuzzleSet x = new Puzzle().calculateResults(s);
for (int i=0; i<x.size(); i++)
{
System.out.println(x.get(i));
}
}
}
public class PuzzleData implements Serializable
{
public int rangeLower;
public int rangeUpper;
public int ID;
public double price;
public String toString()
{
return "ID=" + ID + " Price=" + price + " Range=" + rangeLower + "-" + rangeUpper;
}
}
public class PuzzleSet extends ArrayList<PuzzleData> implements Serializable
{
public PuzzleSet higherThan(int lowBound)
{
PuzzleSet s = new PuzzleSet();
for (int i=0; i<size(); i++)
{
if (get(i).rangeLower > lowBound)
s.add(get(i));
}
return s;
}
public PuzzleSet startsAtPoint(int point)
{
PuzzleSet s = new PuzzleSet();
for (int i=0; i<size(); i++)
{
if (get(i).rangeLower == point)
s.add(get(i));
}
return s;
}
public double sum()
{
double sum = 0.0;
for (int i=0; i<size(); i++)
sum += get(i).price;
return sum;
}
public String toString()
{
StringBuffer b = new StringBuffer();
for (int i=0; i<size(); i++)
{
b.append(get(i).toString());
}
return b.toString();
}
}
JSR-166Y旨在通过关注线程协调来促进Java
7中并行递归的实现。您可能会发现他们的讨论,代码和论文(尤其是Doug Lea的论文A Java Fork / Join
Framework)很有用。
问题 你想在一个函数中调用相同的函数。 解决方案 使用一个命名函数: ping = -> console.log "Pinged" setTimeout ping, 1000 若为未命名函数,则使用 @arguments.callee@: delay = 1000 setTimeout((-> console.log "Pinged" setTimeout arg
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。 举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出: fact(n) = n! = 1 x 2 x 3 x ... x (n-1) x n = (n-1)! x n = fact(n-1) x n 所以,fact(n)可以表示为n x fact(n-1),
在函数内部,可以调用其他函数。如果一个函数在内部调用自身本身,这个函数就是递归函数。 举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n,用函数fact(n)表示,可以看出: fact(n)=n!=1\times2\times3\times\cdot\cdot\cdot\times(n-1)\times n=(n-1)!\times n=fact(n-1)\times n
我还不太理解递归,我有一些作业我不能解决。有人有主意吗? 任务1:实现一个int方法max(int[]arr,int i),该方法返回arr中所有元素的最大值和索引 这是我迄今为止的代码: 实际上它是有效的,但它的风格很差,所以我的问题是:如果没有私有静态int max,我如何实现递归方法?我不允许向该方法添加第三个参数。 任务2:实现一个布尔方法包含值(int[]arr,int val),如果a
Go语言支持递归函数,这里是一个经典的斐波拉切数列的列子。 package main import "fmt" // fact函数不断地调用自身,直到达到基本状态fact(0) func fact(n int) int { if n == 0 { return 1 } return n * fact(n-1) } func main() { fmt.
Scala 函数 递归函数在函数式编程的语言中起着重要的作用。 Scala 同样支持递归函数。 递归函数意味着函数可以调用它本身。 以上实例使用递归函数来计算阶乘: object Test { def main(args: Array[String]) { for (i <- 1 to 10) println(i + " 的阶乘为: = " + factori