Qt之Concurrent Map和Map-Reduce

简述

QtConcurrent::map()、QtConcurrent::mapped() 和 QtConcurrent::mappedReduced() 函数对一个序列中（例如：QList、QVector）的项目并行地进行计算。QtConcurrent::map() 就地修改一个序列，QtConcurrent::mapped() 返回一个包含修改内容的新序列，QtConcurrent::mappedReduced() 返回一个单一的结果。

这些函数是 Qt之Concurrent框架 的一部分。

上述的每个函数都有一个 blocking 变量，其返回的是最终结果，而不是一个 QFuture。可以用和异步变量同样的方式来使用它们。

QList<QImage> images = ...;// 每次调用都会被阻塞，直到整个操作完成QList<QImage> future = QtConcurrent::blockingMapped(images, scaled);QtConcurrent::blockingMap(images, scale);QImage collage = QtConcurrent::blockingMappedReduced(images, scaled, addToCollage);

注意：上述的结果类型不是 QFuture 对象，而是实际结果类型（在这种情况下，是 QList<QImage>和 QImage）。

Concurrent Map

QtConcurrent::mapped() 接受一个输入序列和一个 map 函数，该 map 函数被序列中的每一项调用，并返回一个包含 map 函数返回值的新序列。

map 函数必须是以下形式：

U function(const T &t);

T 和 U 可以是任意类型（它们甚至可以是同一类型），但是 T 必须匹配存储在序列中的类型，该函数返回修改或映射的内容。

下面示例，介绍了如何为序列中的每一项应用一个 scale 函数：

QImage scaled(const QImage &image){    return image.scaled(100, 100);}QList<QImage> images = ...;QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped(images, scaled);

map 的结果通过 QFuture 提供。有关如何在应用程序中使用 QFuture 的更多信息，请参阅 QFuture 和 QFutureWatcher 文档。

如果想就地修改一个序列，使用 QtConcurrent::map()。map 函数必须是以下形式：

U function(T &t);

注意： map 函数的返回值、返回类型没有被使用。

使用 QtConcurrent::map() 和使用 QtConcurrent::mapped() 类似：

void scale(QImage &image){    image = image.scaled(100, 100);}QList<QImage> images = ...;QFuture<void> future = QtConcurrent::map(images, scale);

由于该序列被就地修改，QtConcurrent::map() 不通过 QFuture 返回任何结果。然而，仍然可以使用 QFuture 和 QFutureWatcher 监控 map 的状态。

Concurrent Map-Reduce

QtConcurrent::mappedReduced() 类似于 QtConcurrent::mapped()，但是不是返回具有新结果的序列，而是使用 reduce 函数将结果组合成单个值。

reduce 函数必须是以下形式：

V function(T &result, const U &intermediate)

T 是最终结果的类型，U 是 map 函数的返回类型。注意： reduce 函数的返回值、返回类型没有被使用。

调用 QtConcurrent::mappedReduced() 如下所示：

void addToCollage(QImage &collage, const QImage &thumbnail){    QPainter p(&collage);    static QPoint offset = QPoint(0, 0);    p.drawImage(offset, thumbnail);    offset += ...;}QList<QImage> images = ...;QFuture<QImage> collage = QtConcurrent::mappedReduced(images, scaled, addToCollage);

对于 map 函数返回的每个结果，reduce 函数将被调用一次，并且应该将中间体合并到结果变量中。QtConcurrent::mappedReduced() 保证一次只有一个线程调用 reduce，所以没有必要用一个 mutex 锁定结果变量。QtConcurrent::ReduceOptions 枚举提供了一种方法来控制 reduction 完成的顺序。如果使用 QtConcurrent::UnorderedReduce（默认），顺序是不确定的；而 QtConcurrent::OrderedReduce 确保 reduction 按照原始序列的顺序完成。

附加 API 功能

使用迭代器而不是序列

上述每个函数都有一个变量，需要一个迭代器范围，而不是一个序列。可以用和序列变量同样的方式来使用它们。

QList<QImage> images = ...;QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped(images.constBegin(), images.constEnd(), scaled);// map 仅就地运行在 non-const 迭代器上QFuture<void> future = QtConcurrent::map(images.begin(), images.end(), scale);QFuture<QImage> collage = QtConcurrent::mappedReduced(images.constBegin(), images.constEnd(), scaled, addToCollage);

Blocking 变量

上述每个函数能有一个 blocking 变量，其返回的是最终结果，而不是一个 QFuture。可以用和异步变量同样的方式来使用它们。

QList<QImage> images = ...;// 每次调用都会被阻塞，直到整个操作完成QList<QImage> future = QtConcurrent::blockingMapped(images, scaled);QtConcurrent::blockingMap(images, scale);QImage collage = QtConcurrent::blockingMappedReduced(images, scaled, addToCollage);

注意：上述的结果类型不是 QFuture 对象，而是实际结果类型（在这种情况下，是 QList<QImage>和 QImage）。

使用成员函数

QtConcurrent::map()、QtConcurrent::mapped() 和 QtConcurrent::mappedReduced() 接受成员函数的指针，成员函数类类型必须与存储在序列中的类型匹配：

// 挤压 QStringList 中的所有字符串QStringList strings = ...;QFuture<void> squeezedStrings = QtConcurrent::map(strings, &QString::squeeze);// 交换 images 列表中图片所有像素的 rgb 值QList<QImage> images = ...;QFuture<QImage> bgrImages = QtConcurrent::mapped(images, &QImage::rgbSwapped);// 创建一个列表中所有字符串长度的集合  QStringList strings = ...;QFuture<QSet<int> > wordLengths = QtConcurrent::mappedReduced(strings, &QString::length, &QSet<int>::insert);

注意：当使用 QtConcurrent::mappedReduced() 时，可以自由地混合使用正常函数和成员函数：

// 可以使用 QtConcurrent::mappedReduced() 混合正常函数和成员函数// 计算字符串列表的平均长度extern void computeAverage(int &average, int length);QStringList strings = ...;QFuture<int> averageWordLength = QtConcurrent::mappedReduced(strings, &QString::length, computeAverage);// 创建一个列表中所有图像颜色分布的集合extern int colorDistribution(const QImage &string);QList<QImage> images = ...;QFuture<QSet<int> > totalColorDistribution = QtConcurrent::mappedReduced(images, colorDistribution, QSet<int>::insert);

使用函数对象

QtConcurrent::map()、QtConcurrent::mapped() 和 QtConcurrent::mappedReduced() 接受函数对象，可用于向函数调用添加状态。result_type typedef 必须定义结果函数调用操作符的类型：

struct Scaled{    Scaled(int size)    : m_size(size) { }    typedef QImage result_type;    QImage operator()(const QImage &image)    {        return image.scaled(m_size, m_size);    }    int m_size;};QList<QImage> images = ...;QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped(images, Scaled(100));

使用绑定函数参数

如果想使用一个接受多个参数的 map 函数，可以使用 std::bind() 将其转换到接受一个参数的函数。如果 C++11 支持不可用，boost::bind() 或 std::tr1::bind() 是合适的替代品。

例如，使用 QImage::scaledToWidth()：

QImage QImage::scaledToWidth(int width, Qt::TransformationMode) const;

scaledToWidth 接收三个参数（包括“this”指针），不能直接使用 QtConcurrent::mapped()，因为 QtConcurrent::mapped() 期望一个接收一个参数的函数。为了 QImage::scaledToWidth() 和 QtConcurrent::mapped() 一起使用，必须为 width 和 transformation mode 提供一个值：

std::bind(&QImage::scaledToWidth, 100, Qt::SmoothTransformation)

std::bind() 的返回值是一个具有以下签名的函数对象（functor）：

QImage scaledToWith(const QImage &image)

这符合 QtConcurrent::mapped() 期望的，完整的示例变为：

QList<QImage> images = ...;QFuture<QImage> thumbnails = QtConcurrent::mapped(images, std::bind(&QImage::scaledToWidth, 100 Qt::SmoothTransformation));

更多参考

• Qt之Concurrent框架
• Qt之Concurrent Filter和Filter-Reduce
• Qt之Concurrent Run
• Qt之QFuture
• Qt之QFutureWatcher