开发者学堂课程【Scala 核心编程 - 进阶：并行集合运算的应用案例】学习笔记，与课程紧密连接，让用户快速学习知识。
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并行集合运算的应用案例
内容介绍
一、打印1~5
二、查看并行集合中元素访问的线程
三、并行集合的基本介绍
一、打印1~5
新建一个文件，命名为 ParDemo1
def main(args:Array[string]): unit = {
(1 to 5).foreach(println(_))
//’_’写或者不写是等价的，这里的’_’代表从一到五取出的指针区域，’_’也可以不写，
不写的话 foreach 也会默认把一到五传给 println ,写上就明确地把遍历的内容传给 println ,这样理解得更深刻了。
println()
//这里输出的结果是无序的，原因是每个数的打印速度不同，说明是将 println 任务分配给不同 cpu ，调用 println 充分利用了 cpu ,体现了并行运算的特点。
(1 to 5).par.foreach(println(_))
}
运行以后结果：
假如以后遇到一个很大的集合，每个数据都要计算，然后得到一个新的集合，这时在前面加上 par 就很简单，它都支持。
比如之前讲的 list 也适用。
val list = list(1,2,3,4,5)
list.par.map( )
//对 list 里的元素进行 map 运算是多核进行，速度会更快，有兴趣的话可以把数换成更大的，用 for 循环弄上一百万个，然后让 map 里面再循环多点，运行后会发现运行速度会更快，比如说有四个和，加上 par 会快四倍。
二、查看并行集合中元素访问的线程
由于代码简单，为了避免两个代码写到一起，直接新建一个小文件，命名为 Pardemo02 ,快速运行一下。
defmain(args:Array[string]):unit= { Valresult1=(0to100).map{case_=>Thread.currentThread.getName}.distinct //distinct
用来去重，使效果看起来更明显。
Valresult2=(0to100).par.map{case_=>Thread.currentThread
getName}.distinct
println(result1)//非并行
println(“-------------------------------------------------------”)//为了方便区别，添加间隔线。
println(result2)//并行
}
这段代码是从零到一百进行遍历，然后输出当前线程的名字是多少个。
运行一下发现：
第一种运行了大约一百次，只用了一个线程也就是主线程，第二种由于有四个和，因此则用了四个线程，如果有八个和，则有八个线程。表明第一种的运行时间是第二种的四倍，也就是第二种比第一种快四倍，因此并行比非并行效率更高，因此写代码时要充分利用 par .
三、并行集合的基本介绍
以后要充分利用并行集合，这样的话能提高效率，从语言程序上一改就好，不用费力地从整体结构去改，整体结构的改正一般是迫不得已才改，尽量在原始程序上改。
这是并行集合的基本介绍：
1.Scala 为了充分使用多核 CPU ，提供了并行集合(有别于前面的串行集合)，用于多核环境的并行计算。
2.主要用到的算法有:
Divide and conguer 分治算法， Scala 通过 splitters (分解器)，
combiners (组合器)等抽象层来实现，主要原理是将计算工作分解很
多任务，分发给一些处理器去完成，并将它们处理结果合并返回
Workstealin 算法【学数学】，主要用于任务调度负载均衡 (load-
balancing) ，通俗点完成自己的所有任务之后，发现其他人还有活没干完，主动(或被安排)帮他人一起干，这样达到尽早干完的目的。
然后接下来讲了两个应用案例：
>打印 1~5
(1 to5).foreach(println(()) printlno
(1to 5).par.foreach(println(())
>查看并行集合中元素访问的线程
object ParDemo02 {
def main(args: Array[String]): Unit={
val result1=(0 to 100).map{case_=>Thread.currentThreadgetName.distinct
val result2=(0 to 100).parmap{case_=> Thread.currentThreadgetNamedistinct println(result1)
//非并行
println("--------------------------------------------") println(result2) //并行}
}
