java - 算法优化 - 并行 AsyncTasks 还是线程？

Question

我目前有一个 AsyncTask，它目前使用 OpenCV 使用 冒泡排序 技术比较图像。比如，我必须将 400 图像相互比较。这意味着 400*401/2=80,200 比较。假设一次比较需要 1 秒。所以，那是 80,200 秒，大约是 22.27 小时，长得离谱。因此，我开发了这种类型的算法:

它将 400 图像分成 5 组。因此每组中有 80 个图像。

算法的第一部分是在组成员中比较自己的图像。

因此，image1 会将自己与 image2-80 进行比较，这意味着有 79 次比较。 image2 将有 78 比较等等。这使得 3,160 比较。或者 3,160 秒。同样，image81 会将自己与 image82-160 进行比较，依此类推。所以所有“组比较”都在 3,160 秒 内完成，因为它们是并行运行的。

算法的第二部分将比较group 1元素和group 2元素，group 2和group 3, group 3 和 group 4 等等。这意味着 image1 将与 image81-160 进行比较，这是 80 比较，因此 group 1 之间的总比较> 和 group 2 将是 80*80=6400 比较。是否可以将每个图像比较与组比较同时进行？也就是说，如果 image1 正在将自己与 image81-160 进行比较，那么 image2 应该做同样的事情等等，而其他组也在做同样的事情.因此，这部分应该只需要 6400 秒。

现在，group1 将与group3、group2 与group4、group3 进行比较code> 与 group5。 -6400 秒

之后，group1 将与 group4 和 group2 与 group5 进行比较。 -6400 秒

所以比较所有的组。

总时间 = 3160+6400+6400+6400=22,360sec。我意识到小组越多，花费的时间就越多。因此，我必须增加小组人数以减少时间的增加。无论哪种方式，它都会将时间缩短到实际时间的将近 1/4。

这个算法不现实吗？如果是这样，为什么？它的缺陷是什么？我将如何解决它？有没有更好的算法来更快地比较图像列表？显然不是quick sort，我无法按升序或降序排列图像。或者我可以吗？

这个算法是否可行？实现它的最佳方法是什么？ Thread 还是 AsyncTask？

Answer 1

这是一个现实的算法，但理想情况下，您会希望能够在整个程序中使用相同数量的工作线程。为此，您需要使用偶数个线程，比如 8 个。

在 Pass1 上，线程 1 处理图像 1-50，线程 2 处理图像 51-100，等等。

在 Pass2 上，线程 1 和线程 2 都处理图像 1-100。 Thread1处理图像1-25和50-75，Thread2处理图像26-50和图像76-100。然后 Thread1 处理图像 1-25 和 76-100，Thread2 处理图像 26-75。

通过 3 到 8 遵循相同的模式 - 分配给正在处理的两个组的两个线程将它们之间的组分开。这样您就可以让所有线程都处于忙碌状态。但是，为了简化组分区，您需要偶数个线程。

4线程的示例代码

class ImageGroup {
    final int index1;
    final int index2;
}

class ImageComparer implements Runnable {
    final Image[] images;
    ImageGroup group1;
    ImageGroup group2;

    public ImageComparer(Image[] images, ImageGroup group1, ImageGroup group2) {
        ...
    }

    public void run() {
        if(group2 == null) { // Compare images within a single group
            for(int i = group1.index1; i < group1.index2; i++) {
                for(int j = i + 1; j < group1.inex2; j++) {
                    compare(images[i], images[j]);
                }
            }
        } else { // Compare images between two groups
            for(int i = group1.index1; i < group1.index2; i++) {
                for(int j = group2.index1; j < group2.index2; j++) {
                    compare(images[i], images[j]);
                }
            }
        }
    }
}

ExecutorService executor = new ThreadPoolExecutor(); // use a corePoolSize equal to the number of target threads
// for 4 threads we need 8 image groups
ImageGroup group1 = new ImageGroup(0, 50);
ImageGroup group2 = new ImageGroup(50, 100);
...
ImageGroup group8 = new ImageGroup(450, 500);

ImageComparer comparer1 = new ImageComparer(images, group1, null);
ImageComparer comparer2 = new ImageComparer(images, group3, null);
...
ImageComparer comparer4 = new ImageComparer(images, group7, null);

// submit comparers to executor service
Future future1 = executor.submit(comparer1);
Future future2 = executor.submit(comparer2);
Future future3 = executor.submit(comparer3);
Future future4 = executor.submit(comparer4);

// wait for threads to finish
future1.get();
future2.get();
future3.get();
future4.get();

comparer1 = new ImageComparer(images, group2, null);
...
comparer4 = new ImageComparer(images, group8, null);

// submit to executor, wait to finish

comparer1 = new ImageComparer(images, group1, group3);
...
comparer4 = new ImageComparer(images, group7, group6);

// submit to executor, wait to finish

comparer1 = new ImageComparer(images, group1, group4);
...
comparer4 = new ImageComparer(images, group7, group5);