编程逻辑-在线程之间分配任务

| 假设您要5个线程同时处理数据。还假设您有89个任务要处理。 最终，您知道89/5 = 17，余数为4。最好的拆分任务的方法是让4个（余数）线程分别处理18（17 + 1）个任务，然后再拥有1（＃个线程-余数）线程以处理17。 这将消除其余部分。只是为了验证： 
Thread 1: Tasks  1-18  (18 tasks)
Thread 2: Tasks 19-36  (18 tasks)
Thread 3: Tasks 37-54  (18 tasks)
Thread 4: Tasks 55-72  (18 tasks)
Thread 5: Tasks 73-89  (17 tasks)
共完成89个任务。 我需要一种数学上/可编程性上获取每个线程的起始和终止范围的方法；下面应该打印出我上面列出的确切内容： 
$NumTasks = 89
$NumThreads = 5
$Remainder = $NumTasks % $NumThreads 
$DefaultNumTasksAssigned = floor($NumTasks / $NumThreads)

For $i = 1 To $NumThreads
    if $i <= $Remainder Then
        $NumTasksAssigned = $DefaultNumTasksAssigned + 1
    else
        $NumTasksAssigned = $DefaultNumTasksAssigned
    endif
    $Start = ??????????
    $End = ??????????
    print Thread $i: Tasks $Start-$End ($NumTasksAssigned tasks)
Next
这也适用于任何数量的
$NumTasks
。 注意：请坚持回答当前的数学问题，并避免提出建议或假设情况。     
2020-02-24 4 条评论
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    已邀请:

    扑北爱

            我第二次请威尔·哈登发表讲话。您可能一次只给他们一个任务（或一次一次给几个任务，这取决于是否有很多开销，即，相对于启动/回收线程的成本，单个任务通常完成得很快） 。您随后的评论有效地解释了您的“线程”承担了沉重的创建成本，因此您希望通过尽可能多的工作来一次填充它们，而不是浪费时间创建每个线程少量的新“线程”工作。 无论如何...去
    math question
    ... 如果您只想分配一次任务，请使用以下公式代替?????????按照您的逻辑，应该做到这一点： 
    $Start = 1 
         + (($i -1) * ($DefaultNumTasksAssigned + 1) 
        - (floor($i / ($Remainder + 1)) * ($i - $Remainder))
$End = $Start + $NumTasksAssigned -1
    公式说明如下：    1是因为您的显示/逻辑是基于1而不是基于0的事实    第二项是因为我们通常在每次迭代中添加（$ DefaultNumTasksAssigned + 1）。    第三项提供对最后几次迭代的更正。    它的第一部分，
    (floor($i / ($Remainder + 1))
    提供0，直到$ i到达第一个线程 不会再执行一项任务，此后再执行一项。 第二部分表示我们需要纠正多少。 $ End的公式更简单，唯一的窍门是减1，这是因为Start和End值是包含在内的（例如，在1到19之间，有19个任务而不是18个） 以下略作修改的逻辑也应该起作用，它通过保留$ Start变量的运行选项卡而不是每次都重新计算来避免\“ fancy \”公式。 
    $NumTasks = 89
$NumThreads = 5
$Remainder = $NumTasks % $NumThreads 
$DefaultNumTasksAssigned = floor($NumTasks / $NumThreads)
$Start = 1
For $i = 1 To $NumThreads
    if $i <= $Remainder Then    // fixed here!  need <= because $i is one-based
        $NumTasksAssigned = $DefaultNumTasksAssigned + 1
    else
        $NumTasksAssigned = $DefaultNumTasksAssigned
    endif
    $End = $Start + $NumTasksAssigned -1
    print Thread $i: Tasks $Start-$End ($NumTasksAssigned tasks)

    $Start = $Start + $NumTasksAssigned
Next
    这是上面的Python转录 
    >>> def ShowWorkAllocation(NumTasks, NumThreads):
...   Remainder = NumTasks % NumThreads
...   DefaultNumTasksAssigned = math.floor(NumTasks / NumThreads)
...   Start = 1
...   for i in range(1, NumThreads + 1):
...     if i <= Remainder:
...        NumTasksAssigned = DefaultNumTasksAssigned + 1
...     else:
...        NumTasksAssigned = DefaultNumTasksAssigned
...     End = Start + NumTasksAssigned - 1
...     print(\"Thread \", i, \": Tasks \", Start, \"-\", End, \"(\", NumTasksAssigned,\")\")
...     Start = Start + NumTasksAssigned
...
>>>
>>> ShowWorkAllocation(89, 5)
Thread  1 : Tasks  1 - 18 ( 18 )
Thread  2 : Tasks  19 - 36 ( 18 )
Thread  3 : Tasks  37 - 54 ( 18 )
Thread  4 : Tasks  55 - 72 ( 18 )
Thread  5 : Tasks  73 - 89 ( 17 )

>>> ShowWorkAllocation(11, 5)
Thread  1 : Tasks  1 - 3 ( 3 )
Thread  2 : Tasks  4 - 5 ( 2 )
Thread  3 : Tasks  6 - 7 ( 2 )
Thread  4 : Tasks  8 - 9 ( 2 )
Thread  5 : Tasks  10 - 11 ( 2 )
>>>

>>> ShowWorkAllocation(89, 11)
Thread  1 : Tasks  1 - 9 ( 9 )
Thread  2 : Tasks  10 - 17 ( 8 )
Thread  3 : Tasks  18 - 25 ( 8 )
Thread  4 : Tasks  26 - 33 ( 8 )
Thread  5 : Tasks  34 - 41 ( 8 )
Thread  6 : Tasks  42 - 49 ( 8 )
Thread  7 : Tasks  50 - 57 ( 8 )
Thread  8 : Tasks  58 - 65 ( 8 )
Thread  9 : Tasks  66 - 73 ( 8 )
Thread  10 : Tasks  74 - 81 ( 8 )
Thread  11 : Tasks  82 - 89 ( 8 )
>>>
        
    2020-02-24 0 0
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    嫩昧竞莫

            为什么？而不是预先确定调度顺序，将所有任务放在队列中，然后让每个线程在就绪时将它们逐个拉出。然后，您的任务将基本上“尽可能快地”运行。 如果您已预先分配，则一个线程可能正在执行特别长的处理，并阻塞了滞留在其后的所有任务的运行。使用队列，当每个任务完成并释放一个线程时，它将抓取下一个任务并继续进行。 可以将其想像成一个银行，每个柜员只有1行，而一个柜员很多。在前者中，您可能会被困在放置硬币并逐一计数的人后面，而后者则到达下一个可用的出纳员，而PocketChange先生则不在。     
    2020-02-24 0 0
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    貉骂

    我认为您已经解决了错误的一半问题。 除非要满足以下所有条件，否则几乎不可能精确地确定完成所有任务所需的时间： 您的任务受100％CPU限制：也就是说，它们在运行时使用100％CPU，无需执行任何I / O 您的任何任务都不必以任何方式与任何其他任务同步 您拥有与CPU一样多的线程 运行这些任务的计算机不能同时执行任何其他有趣的任务 实际上，在大多数情况下，您的任务是I / O绑定的，而不是CPU绑定的：也就是说，您正在等待一些外部资源，例如从文件读取，从数据库获取或与远程计算机进行通信。在那种情况下，您只会通过添加更多线程来使情况变得更糟，因为它们都在争夺相同的稀缺资源。 最后，除非您有一些非常奇怪的硬件，否则实际上不可能同时运行五个线程。 （通常，处理器配置的倍数至少为2的倍数。）通常，如果任务非常受CPU限制，则最佳点是每个CPU大约1个线程，如果任务花费其一半的时间受CPU限制，则每个CPU大约2个线程，并且他们有一半的时间做IO等 tl; dr：我们需要进一步了解您的任务和硬件的外观，然后才能为您提供有关此问题的建议。     
    2020-02-24 0 0
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