Merge pull request 'martysheva_tamara_lab_5 is ready' (#67) from martysheva_tamara_lab_5 into main

Reviewed-on: http://student.git.athene.tech/Alexey/DAS_2023_1/pulls/67

martysheva_tamara_lab_5/README.md

@@ -0,0 +1,64 @@
+# Лабораторная работа №5 - Параллельное умножение матриц
+**Кратко**: реализовать умножение двух больших квадратных матриц.
+
+**Подробно**: в лабораторной работе требуется сделать два алгоритма: обычный и параллельный. В параллельном алгоритме предусмотреть ручное задание количества потоков, каждый из которых будет выполнять умножение элементов матрицы в рамках своей зоны ответственности.
+***
+## *Ход работы:*
+### Обычный алгоритм SequentialMult:
+```
+    public static int[][] SequentialMult(int[][] matrix1, int[][] matrix2, int size) {
+        var matrixResult = new int[size][size];
+        for (int i = 0; i < size; i++) {
+            for (int j = 0; j < size; j++) {
+                for (int m = 0; m < size; m++) {
+                    matrixResult[i][j] += matrix1[i][m] * matrix2[m][j];
+                }
+            }
+        }
+        return matrixResult;
+    }
+```
+
+### Параллельный алгоритм ParallelMult:
+```
+    public static int[][] ParallelMult(int[][] matrix1, int[][] matrix2, int size, int nThreads) throws InterruptedException {
+        var matrixResult = new int[size][size];
+
+        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(nThreads);
+        int blockSize = size / nThreads;
+
+        for (int i = 0; i < nThreads; i++) {
+            int startRow = i * blockSize;
+            int endRow = (i + 1) * blockSize;
+            if (i == nThreads - 1) {
+                endRow = size;
+            }
+
+            int finalEndRow = endRow;
+            executorService.submit(() -> {
+                for (int row = startRow; row < finalEndRow; row++) {
+                    for (int col = 0; col < size; col++) {
+                        for (int m = 0; m < size; m++) {
+                            matrixResult[row][col] += matrix1[row][m] * matrix2[m][col];
+                        }
+                    }
+                }
+            });
+        }
+
+        executorService.shutdown();
+        executorService.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.NANOSECONDS);
+
+        return matrixResult;
+    }
+```
+
+Создается исполнительский сервис (ExecutorService) с фиксированным числом потоков. Для каждого потока определяются начальная и конечная строки для обработки, после чего фрагмент кода отправляется на выполнение в пул потоков.
+### Результат 
+
+![](images/result.jpg "")
+
+* На матрицах 100x100 последовательный алгоритм справился намного быстрее параллельного.
+
+* На матрицах 300x300 и 500x500 уже параллельный алгоритм умножает матрицы быстрее: примерно в 2 раза быстрее в двух случаях.
+