パラレルコレクションのデモ

Bench.scala

import scala.collection.immutable.NumericRange

object Util {
  // nまでの階乗を計算するメソッド
  def fac(n: BigInt) = 
    NumericRange(BigInt(1), n, BigInt(1)).
      foldLeft(BigInt(1)){(cur, next) =>
        cur * next
      }
}

import scala.testing.Benchmark
import Util._

// 通常のコレクション版
object FactSerial extends Benchmark {
  def run {
    // mapメソッドは要素型を変換する
    // 1から2000までの階乗計算を行う
    (1 to 2000).map{ x => fac(x) }
  }
}

// パラレルコレクション版
object FactParallel extends Benchmark {
  def run {
    // parメソッドを使う
    (1 to 2000).par.map{ x => fac(x) }
  }
}

object Bench{
  // エントリポイント
  def main(args: Array[String]) {
    val mode = args(0)
    val tryCount = args(1).toInt
    if ("N" == mode){ 
      log("Normal"){ 
        FactSerial.runBenchmark(tryCount)
      }
    }else if ("P" == mode){
      log("Parallel"){
        FactParallel.runBenchmark(tryCount)
      }
    }
  }

  // ログ表示を行うメソッド
  def log(msg: String)(f: => List[Long]){
    println("--- %s ---".format(msg))
    val result = avgMaxMin(noiseCut(f))
    println("n = %d\n%6.2f(%4.0f-%4.0f)".
      format(result._1, result._2, result._3, result._4))
  }

  // 最大値と最小値を除去するメソッド
  def noiseCut(result: List[Long]) = {
    val min = result.min
    val max = result.max
    result.filterNot{ x => x == min || x == max }
  }
  
  // 平均、最小、最大をタプルで返すメソッド
  def avgMaxMin(result: List[Long]) = {
    (result.size, BigDecimal(result.sum)/BigDecimal(result.size),
     BigDecimal(result.min), BigDecimal(result.max)) 
  }
}