在生信分析中，经常会遇到不同的重复和处理，这样的分析过程有时是非常费时且占用资源并不是很多的，可以同时在后台运行以节约时间，这是并行处理的意义。除了需要并行处理，循环迭代来遍历整个文件夹的需要分析的数据也是非常消耗精力和时间的，按照宁可花费机器一分钟绝不浪费程序员一秒钟的精神，我决定开始探索并行循环处理的应用。 首先摆在我面前的是tab分割的按行分布的不同的采样策略，这样一个文件我们要进
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2023-09-04 14:08:27
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什么是并行优化？并行优化是代码优化的基本方法，从大到小一共可以分成三级：异步框架；任务并行；数据并行。在实际工作中，一般是先设计异步框架，包括异步处理任务以及异步任务的异构化等；第二步一般是做数据并行优化(SIMD)，利用CPU的向量指令来对多条数据并行处理；这两步是代码优化的重心，一般做完这两步，系统性能会有明显的提升。今天要讨论的是第三步，for循环的并行优化。与前两者不同的是，for循环往往
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2023-12-12 20:38:46
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## 并行for循环
并行for循环是一种在多个线程上同时执行for循环体的方法。通过并行化for循环，可以提高计算密集型任务的执行效率，加快程序的运行速度。
在Java中，实现并行for循环最常用的方式是使用并发库中的Executor框架。Executor框架提供了一种简单且可扩展的方式来管理线程的执行。
下面我们将介绍如何使用Executor框架实现并行for循环，并给出一个代码示例。
原创
2023-10-21 05:24:39
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# Java并行循环
在Java编程中，循环是一种常见的控制结构，用于重复执行某段代码直到满足某个条件为止。然而，在处理大数据量或者复杂计算任务时，循环的效率往往成为程序性能的瓶颈。为了提高程序执行效率，我们可以使用并行循环来实现多线程同时执行循环体，从而加速计算过程。
## 并行循环的概念
并行循环是指将循环体中的任务分解成多个子任务，并利用多线程同时执行这些子任务，以提高计算速度。在Ja
原创
2024-06-24 06:38:49
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前言：很久没有写博客了，csdn的编辑器已经变成了markdown，不知道是否还有当年输入Tab变没的问题，我想应该已经解决了，一段时间没有写博客，大概一年吧，说实话我并没有什么负罪敢，因为写博客就是分享知识，让人快乐，而且我绝对有时候人需要沉淀，而不管什么都会有一个起伏，起伏是正常的，如果一直不变化，不品味，我绝的也不会有什么变化，最近真的是想写博客了，所以我回来了，带着新的心态，带着新的心情，
# 如何在Java中实现并行for循环
随着技术的不断进步，性能的提升在软件开发中变得尤为重要。在Java中，处理大数据集合时，如何提高处理效率成为了开发者面临的一个重要挑战。并行for循环是实现数据并行处理的一种有效方式。本文将详细介绍如何在Java中实现并行for循环，并提供相关的示例代码和步骤。
## 流程概述
为了帮助小白开发者更好地理解并行for循环的实现过程，下面是一个简要的步骤
# Java循环并行实现
## 简介
在Java开发中，实现循环并行是一种常见的需求，特别对于需要处理大量数据或耗时任务的情况。循环并行可以提高程序的执行效率，加快任务的完成速度。本文将介绍如何使用Java实现循环并行，并给出具体的代码示例。
## 流程概述
下面是实现Java循环并行的基本流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-08-13 13:48:16
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Java的循环结构及嵌套循环Java的循环结构while 循环结构do...while 循环结构for 循环结构Java的嵌套循环概念循环控制语句breakcontinuereturnforeach 循环Java8集合自带的foreach以及流的foreachJava的循环结构Java 总共有三种循环结构，分别是while、do…while、for。while 循环结构while 循环语法：whi
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2024-11-01 07:48:26
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# Java中的for循环并行执行
在开发高性能Java应用时，串行逻辑往往会成为性能瓶颈，尤其是当处理大量数据时。Java提供了多种方式来并行化for循环执行，从而充分发挥多核处理器的优势。本文将深入探讨如何在Java中并行执行for循环，并提供相应的代码示例。
## 并行执行的优势
在传统的for循环中，代码是依次执行的。这意味着每个循环迭代都会等待前一个迭代完成，导致可能的性能低下。而
原创
2024-09-13 03:53:52
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Python中有全局解释器锁，他的直观含义是，一次只能处理一个线程。所以多线程是GG了，如果想要优化速度，应该是从多进程的角度考虑。一个进程包含多个线程。那么，如何花最少的时间学习，花最少的时间优化，就可以提高代码的运行速度呢？可以借助numpy来实现，如果你感兴趣了，请认真看下去。举一个例子，我们用numpy生成一个1000000*1的随机数矩阵，我们需要对这100万个数做一个简单的逻辑判断与计
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2023-08-21 19:34:53
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感谢您的量子更新,丹尼尔.以下几行可能难以接受,但请相信我,还有更多的事情需要考虑.我研究过HPC /并行计算问题,这些问题的矩阵大小为N [TB]; N> 10和他们稀疏的伴奏,所以一些经验可能对你的进一步观点有用.警告：不要指望任何晚餐免费送达将一段代码并行化的愿望听起来像是一种越来越多的当代重新表达的法术力.问题不在于代码,而在于此类移动的成本.经济是头号问题. Amdahl定律,最初
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2024-07-28 09:45:13
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我正在从MATLAB迁移到Python,主要是因为Python中提供了大量有趣的机器学习包.但是,对我来说混淆的一个问题是并行处理.特别是,我想在for循环中从磁盘读取数千个文本文件,我想并行执行.在MATLAB中,使用parfor代替for将会有所作为,但到目前为止我还没有弄清楚如何在python中做到这一点.这是我想要做的一个例子.我想读取N个文本文件,将它们整形为N1xN2数组,并将每个文件
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2023-08-15 14:23:36
182阅读
package java.util;
import java.util.function.Consumer;
import java.util.function.DoubleConsumer;
import java.util.function.IntConsumer;
import java.util.function.LongConsumer;
/**
* Spliterator是一个可
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2024-05-31 10:18:16
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可以用Parallel来多线程执行循环操作
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2023-05-28 15:18:49
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java8提供一个fork/join framework，fork/join框架是ExecutorService接口的一个实现，它可以帮助你充分利用你电脑中的多核处理器，它的设计理念是将一个任务分割成多个可以递归执行的小任务，这些小任务可由不同的处理器进行并行执行，显然这样设计的一个目的就是提高应用的性能。fork/join框架的和兴是ForkJoinPool类，是AbstractExecutor
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2024-04-12 08:17:03
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一、引言在“一起来学OpenMP（1）——初体验”中给出了一个for循环并行化的例子，这里做进一步的分析，但本节仅描述for循环并行化的基本用法（即#pragma omp parallel for预处理器指示符），该用法需要满足数据不相关性。 二、数据相关性在循环并行化时，由于多个线程同时执行循环，迭代的顺序是不确定的。如果是数据不相关的，则可以采用基本的#pragma omp pa
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2024-03-10 11:31:50
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# Java多线程循环并行
多线程是指在同一时间内，多个线程同时运行的一种编程模式。在Java中，多线程可以通过创建Thread对象并调用start()方法来实现。而循环并行是指多个线程同时对同一任务进行处理，提高程序的效率。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B(创建线程)
B --> C(启动线程)
C --> D{
原创
2023-12-01 06:59:18
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java 遍历arrayList的四种方法
package com.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.List; public class ArrayListDemo {
public static void main(String args[]){
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2024-09-03 20:47:04
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随着对流API认识的慢慢深入，本章我们要讨论的知识点是流API里面的并行流了。在开始讨论并行流之前，我先引发一下大家的思考，就你看到这篇文章的时间，你们是不是经常听到，Intel i7 CPU什么8核16线程，什么Android手机8核4GB这种消息，既然我们是处于一个多核处理器的时代，你们有没有想过并行地操作数组和集合框架，从而高速地执行我们对数组或者集合的一些操作呢？或许你有想过这个问题，但是
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2024-10-16 20:50:18
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# Python并行循环的实现方法
## 1. 引言
在编程中，循环是一种非常常见的操作，它允许我们重复执行一段代码。然而，在某些情况下，我们可能需要并行执行循环，以提高程序的效率。Python提供了多种方法来实现并行循环，本文将介绍其中两种常用的方法：使用`multiprocessing`库和使用`concurrent.futures`模块。
## 2. 整体步骤
下面是实现Python
原创
2023-09-29 05:40:00
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