distributed-computing/tasks/mikhailov-ys/lab_5/README.md

66 lines
2.2 KiB
Markdown
Raw Permalink Normal View History

2024-01-06 23:51:01 +04:00
# Отчёт по лабораторной работе №5
Выполнил: студент гр. ИСЭбд-41 Михайлов Ю.С.
## Запуск приложения
Было выбрано консольное приложение, язык программирования - C#.
Перемножение матриц обычным алгоритмом:
```
public static int[][] MultiplySequential(int[][] matrixA, int[][] matrixB)
{
int rowsA = matrixA.Length;
int colsA = matrixA[0].Length;
int colsB = matrixB[0].Length;
int[][] result = new int[rowsA][];
for (int i = 0; i < rowsA; i++)
{
result[i] = new int[colsB];
for (int j = 0; j < colsB; j++)
{
for (int k = 0; k < colsA; k++)
{
result[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j];
}
}
}
return result;
}
```
Перемножение матриц параллельным алгоритмом:
```
public static int[][] MultiplyParallel(int[][] matrixA, int[][] matrixB, int numThreads)
{
int rowsA = matrixA.Length;
int colsA = matrixA[0].Length;
int colsB = matrixB[0].Length;
int[][] result = new int[rowsA][];
Parallel.For(0, rowsA, new ParallelOptions { MaxDegreeOfParallelism = numThreads }, i =>
{
result[i] = new int[colsB];
for (int j = 0; j < colsB; j++)
{
for (int k = 0; k < colsA; k++)
{
result[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j];
}
}
});
return result;
}
```
## Результаты
![](pic.PNG)
Вывод: если в матрице не слишком много элементов, обычный алгоритм работает быстрее. Параллельный алгоритм следует использовать для обработки большого количества данных. В сравнении с однопоточным алгоритмом, работа параллельного в несколько раз быстрее.