تحسين أداء الحلقات متعددة المواضع في C# باستخدام تعبير Lambda

في سياق لغة البرمجة C#، يعتبر استخدام تعبير Lambda كمعامل لدالة مثل Parallel.ForEach خطوة ذكية لتحقيق فعالية أعلى في معالجة المجموعات. ومن أجل تنفيذ فحص على كل عنصر في المجموعة قبل تمريره إلى الحلقة، يمكنك تضمين تعبير Lambda يقوم بالفحص المطلوب. ومع ذلك، يبدو أن لديك بعض الصعوبات في تنفيذ هذا النهج.

لحل هذه المشكلة، يمكنك استخدام تعبير Lambda كوظيفة فرعية (sub-function) لتنفيذ الفحص المطلوب على كل عنصر في المجموعة. على سبيل المثال:

csharpCopy code
Parallel.ForEach(testCollection, item => {
    // Perform a check on each item in the collection
    if (CheckItem(item)) {
        // Do something with the checked item
        DoSomething(item);
    }
});

// Define the CheckItem function
bool CheckItem(ItemType item) {
    // Your logic for checking the item goes here
    // Return true if the item passes the check, false otherwise
    // Example: return item.IsValid;
}

في هذا المثال، تم تضمين تعبير Lambda داخل Parallel.ForEach، وتم استخدام دالة CheckItem كوظيفة فرعية للقيام بالفحص المطلوب على كل عنصر في المجموعة. إذا نجح العنصر في الفحص، سيتم تنفيذ الدالة DoSomething لتنفيذ العمليات اللازمة.

من الجدير بالذكر أنه يجب تكييف الكود وفقًا لتفاصيل ومتطلبات مشروعك الخاص.

في عملية استخدام تعبير Lambda كمعامل لدالة مثل Parallel.ForEach في لغة البرمجة C#، يتيح لك هذا النهج الاستفادة من المواضع المتعددة للمعالج وزيادة كفاءة معالجة المجموعات الكبيرة. تكمن القوة في توزيع العمل على عدة خيوط لتحقيق أداء موازي محسّن.

تعبير Lambda الذي يستخدم في Parallel.ForEach يتكون من متغير (هنا يُسمى item) الذي يُمثل كل عنصر في المجموعة التي يتم تمريرها. في مثال الكود السابق، تم تضمين فحص لكل عنصر باستخدام دالة CheckItem المخصصة، حيث يُحدد ما إذا كان يجب تنفيذ العمليات المحددة على هذا العنصر أم لا.

الدالة CheckItem يمكنك تخصيصها وفقًا لاحتياجاتك الخاصة. يمكن أن تتضمن هذه الدالة تفحصًا لمعايير محددة أو شروط تُطابقها كل عنصر. قد تشمل الشروط، على سبيل المثال، التحقق من قيمة معينة، أو مقارنة بين قيم مختلفة، أو التحقق من صحة بعض الشروط الخاصة بالعنصر.

من الأفكار الإضافية التي يمكن أن تكون ذات فائدة، يمكنك النظر في تحسين الأداء عبر تعديل حجم المجموعات التي تمررها إلى Parallel.ForEach أو استخدام تقنيات أخرى لتحسين استفادتك من المواضع المتعددة للمعالج.