简述

QtConcurrent::map()、QtConcurrent::mapped()和QtConcurrent::mappedReduced()函数在一个序列中（例如：QList或QVector）的元素上并行地运行计算。QtConcurrent::map()直接修改一个序列，QtConcurrent::mapped()返回一个包含修改内容的新序列，QtConcurrent::mappedReduced()返回一个单独的结果。

这些函数是Qt之Concurrent框架的一部分。

上述每个函数都有一个blocking变量，其返回最终结果而不是一个QFuture。以和异步变量同样的方式来使用它们。

QList<QImage> images = ...;

// 每一个都调用blocks，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，QList<QImage>和QImage）。

简述
Concurrent Map
Concurrent Map-Reduce
附加API功能

Concurrent Map

QtConcurrent::mapped()接受一个输入序列和map函数，该map函数被序列中的每个元素调用，返回一个包含map函数返回值的新序列。

map函数必须是下面的形式：

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，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所有元素都应用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可用。查看QFuture和QFutureWatcher的文档，了解更多关于程序中如何使用QFutured的内容。

如果想直接修改一个序列，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);

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

Concurrent Map-Reduce

QtConcurrent::mappedReduced()类似于QtConcurrent::mapped()，但是返回一个新结果序列，通过一个reduce函数，结果被组合成一个值。

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、返回类型并没有被使用。

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);

reduce函数将由map函数返回的每个结果调用一次，并且应该合并中间体到结果变量。QtConcurrent::mappedReduced()可以保证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。如果使用了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。以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直接仅运行在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，其返回最终结果而不是一个QFuture。以和异步变量同样的方式来使用它们。

QList<QImage> images = ...;

// 每一个都调用blocks，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，QList<QImage>和QImage）。

使用成员函数

QtConcurrent::map()、QtConcurrent::mapped()和QtConcurrent::mappedReduced()接受指向成员函数的指针，成员函数类类型必须匹配存储在序列中的类型：

// 挤压所有的字符串到一个QStringList中

QStringList strings = ...;

QFuture<void> squeezedStrings = QtConcurrent::map(strings, &QString::squeeze);

// 交换一个列表中的图片所有像素的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，你可以自由组合正常函数和成员函数的使用：

// 可以使用QtConcurrent::mappedReduced()组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片颜色分布的集合

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，可用于添加状态函数调用。result_type typedef必须定义函数调用操作的结果类型：

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

如果你想使用一个map函数，它接受多个参数可以使用std::bind()来将其转换到一个接受一个参数的函数上。如果c++ 11支持不可用，boost::bind()或std::tr1::bind()是合适的替代品。

举个例子，我们将使用QImage::scaledToWidth()：

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

scaledToWidth接收三个参数（包括“this”指针），不能直接与QtConcurrent::mapped() 一起使用，因为QtConcurrent::mapped()需要接受一个参数的函数。为了使用QImage::scaledToWidth() with QtConcurrent::mapped()，我们必须为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));

QtConcurrent

Qt之Concurrent Map和Map-Reduce

简述