任务调度并行算法的Python简单达成
发布时间：2021-12-05 16:41:47 所属栏目：PHP教程 来源：互联网
导读：本来自己想先使用Java来写一个版本，然后根据语法转义写成Python版本的，结果发现实际去做的时候有很多不同之处，首先就是Python中没有直接的数组的结构，入手点就不同，然后是API的使用程度上来看，发现Python中真是丰富，几乎都不需要再额外定制一些函数就
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本来自己想先使用Java来写一个版本，然后根据语法转义写成Python版本的，结果发现实际去做的时候有很多不同之处，首先就是Python中没有直接的数组的结构，入手点就不同，然后是API的使用程度上来看，发现Python中真是丰富，几乎都不需要再额外定制一些函数就可以轻松得到想要的结果。 Python版本的初版如下，我在考虑是否要引入第二维度作为参考，根据额外的维度来达到一种弹性的调度策略。 import randomARRAY_SIZE = 10def random_int_list(start, stop, length):start, stop = (int(start), int(stop)) if start <= stop else (int(stop), int(start))length = int(abs(length)) if length else 0random_list = []for i in range(length+1):random_list.append(random.randint(start, stop))return random_listrandom_list = random_int_list(1,100,ARRAY_SIZE)print(random_list)random_list.sort(reverse=1)print(random_list)GRP_NO = 4array_group = [[0]*1 for i in range(GRP_NO)]print array_groupsum_value_array = []for i in range(GRP_NO):sum_value_array.append(i)print(sum_value_array)for i in random_list[1:ARRAY_SIZE+1]:print(i)array_sum_group=[0]*GRP_NOfor index,val in enumerate(random_list[1:GRP_NO+1]):#print 'index is %d, val is %d' % (index,val)array_group[index][0]=valarray_sum_group[index]=valprint(array_sum_group,array_sum_group.index(min(array_sum_group)))print(random_list)for index,val in enumerate(random_list[GRP_NO+1:]):#print 'index is %d, val is %d' % (index,val)min_group_no = array_sum_group.index(min(array_sum_group))array_group[min_group_no].append(val)array_sum_group[min_group_no] += valprint("array_group",array_group)print("array_sum_group",array_sum_group) 先看看目前的实现结果吧。如果是100个元素，分为4组，元素的分布还算比较平均。 ('array_group', [[84, 24, 21], [73, 51, 3], [63, 62], [63, 61]])('array_sum_group', [129, 127, 125, 124]) 这在元素的量级比较大的时候，效果就很明显了，比如元素是1000个，分为4组，得到的每组的结果集都是非常平均的。 ('array_sum_group', [12951, 12951, 12951, 12951]) 如果元素为1000，并行度为10，结果还不赖，达到了自己的初步预期了。 ('array_sum_group', [4877, 4876, 4876, 4876, 4876, 4876, 4876, 4876, 4876, 4876])  （编辑：应用网_丽江站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
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