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.NET4.0 并行计算技术基础（12） .NET4.0 并行计算技术基础（12） 这是本系列文章中的最后一篇，与前11 讲一起，构成了一个对“.NET 4.0 并行计算”技术领 域的完整介绍。 微软 10 月 22 日刚向公众提供了Visual Studio 2010 与.NET 4.0 BETA2 的下载链接，而我 正在下载当中。BETA2 已与正式版非常接近了，在安装完VS2010 BETA2 后，所有新旧实例均会转移到此新版本中，我再写的新文章也会针对BETA2。 相信大家都会非常关注VS2010 与.NET 4.0，我过几天会发布一篇《迎接新一轮的技术浪潮》 作为本系列文章的结束语，谈谈我对.NET 4.0 新技术的观点，并介绍我的新著的相关情况。 金旭亮 2009.10.22 ================================================ 3 3 自定义的聚合函数 所谓“聚合函数（Aggregate Functio）n”，其实就是对数据集合进行某种处 理后得到的单一结果，比如统计一批数值型数据的平均值、最大值、最小值等。在 PLINQ 中，我们可以使用 ParallelEnumerable 类的扩展方法 Aggregate()自定义一个聚合函数。 ParallelEnumerable. Aggregate()有好几个重载形式，我们来看一个最复杂的： public static TResult AggregateTSource, TAccumulate, TResult( this ParallelQueryTSource source, 据类型 //指明此扩展方法适用的数 TAccumulate seed, //聚合变量的初始值 //用于更新聚合变量的函数，此函数将对每个数据分区中的每个数据项调用一次 FuncTAccumulate, TSource, TAccumulate updateAccumulatorFunc, //用于更新聚合变量的函数，此函数将对每个数据分区调用一次 FuncTAccumulate, TAccumulate, TAccumulate combineAccumulatorsFunc, //用于获取最终结果的函数，在所有工作任务完成时调用 FuncTAccumulate, TResult resultSelector ); 这个函数声明拥有 5 个参数，看上去有些吓人，但只要耐下心来分析一下， 还是可以理解的。 首先，第一个参数的 this 关键字表明可以对任何一个 ParallelQueryTSource 类型的变量调用 Aggregate()方法，请注意 ParallelEnumerable. AsParallel TSource ()方法的声明： ParallelQueryTSource AsParallelTSource( this IEnumerableTSource source); 这意味着任何一个实现了 IEnumerableTSource接口的对象都可以很方便地转换为 ParallelQueryTSource类型的对象。所以，我们可以使用以下公式来调用自定义聚合函数： 实现了 IEnumerableTSource接口的对 象.AsParallTSource().Aggregate U,T,V(…); 另外，请牢记所有聚合函数返回单一值，因此，会有一个值在Aggregate()函数的剩余几个参数间“传递”，这个值不妨称之为“聚合变量”。聚合变量的类型由 Aggregate()函数的类型参数 TAccumulate 指定。 Aggregate()函数的第 2 个参数 Seed 给聚合变量指定一个初始值。 Aggregate()函数的后面几个参数都是处理并修改聚合变量的。这里有一个背景知识：您必须知道 PLINQ 是如何执行查询的。 在 19.3.3 小节介绍 Parallel.For 和 Parallel.ForEach 时，曾介绍过数据“分区” 的概念。不妨重述如下： 当有一批数据需要处理时，TPL 会将这些数据按照内臵的分区算法（或者你可以自定义一个分区算法）将数据划分为多个不相交的子集，然后，从线程池中选择线程并行地处理这些数据子集，每个线程只负责处理一个数据子集。 回到针对“自定义聚合函数”的讨论中来，在这里，TPL 会将指定的数据处理函数应用于每个数据子集中的每个元素，然后，再把每个数据子集的处理结果 （由“聚合变量”所保存）组合为最终的处理结果。 现在我们可以讨论 Aggregate()函数的剩余几个参数的含义了。 Aggregate()函数的第3 个参数updateAccumulatorFunc 用于引用一个数据处理函数，针对每