QtConcurrent之map函数的使用

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上一篇学习了QtConcurrent的run函数使用,重点是在说QtConcurrent实现了多线程。实际上应该说多线程让QtConcurrent实现了并行可能更准确点。不然map函数就不好理解了。那么QtConcurrent的map函数又有什么用呢?这就要先看看map的参数了。map函数有两个参数,第一个是序列(如QList),第二个参数是一个函数。它的作用就是同时用第二个参数来计算第一个参数中的每一个元素,且结果直接覆盖到元素中。

    blob.png

    如QtConcurrent::map传入图中的QList和Func,QList中的1、3、5、7、9会同时执行Func函数。执行结束后QList值变为2、4、6、8、10。

 用实例说话:

    1.先定义Func函数。

void Func(int& a){a += 1;
}

   2.定义一个QList,调用map函数。

    QList alist;alist<<1<<3<<5<<7<<9;QFuture f = QtConcurrent::map(alist,Func); //map函数f.waitForFinished();qDebug()<<"alist"< 

  运行结束后再打印出alist

blob.png

alist的值变为了2、4、6、8、10。另外Func函数被调用了5次,且多数在不同的线程中执行的,为什么说是大多数而不是全部呢?因为我们之前试过线程池默认最大线程数是4,而我们这里有5个数。

 

和map函数长的很相近的还有两个函数,一个是mapped,另一个是mappedReduced。 mapped的作用和map类似,只是把计算结果放到了新的容器中。举例:

    1.定义一个用于计算的函数,该函数有返回值

int func2(int a){return a + 1;
}

   2.调用mapped函数

    QList alist;alist<<1<<3<<5<<7<<9;QFuture f = QtConcurrent::mapped(alist,func2); //QFuture的类型为intf.waitForFinished();qDebug()<<"alist"< 

blob.png

 从运行结果可以看到原容器的值没有改变。

 

mappedReduced函数比mapped多一个参数,这个参数也是个函数。作用就是将mapped出来的结果再计算最终得出一个值。如上例中计算得出的结果是2、4、6、8、10。我们可以在写一个函数将这些值加起来得到一个值。这个函数遵循如图形式

blob.png

result就是最后的结果。intermediate就是mapped出来的结果。接着举例。

 1.定义一个计算和的函数,形如上图。

void sum(int& result, const int& b){result += b;
}

 2.调用mappedReduced函数,查看运行结果。

    QList alist;alist<<1<<3<<5<<7<<9;QFuture result = QtConcurrent::mappedReduced(alist,func2,sum);result.waitForFinished();qDebug()< 

blob.png

结果是30,是由2、4、6、8、10相加得来的。

 

 

 


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