如何使用 Go 函数并发遍历数据结构
Go 语言提供了丰富的并发功能，使开发人员能够利用多核 CPU 的优势，提高程序执行速度。通过使用并发函数，我们可以同时处理多个数据元素，从而提升遍历大型数据结构的效率。
goroutine
Go 语言中的并发是通过轻量级线程（称为 goroutine）实现的。goroutine 可以看作是 Go 协程的一种更轻量级的实现。goroutine 的创建和切换开销很小，因此可以在程序中大量使用。
func Walk
Go 标准库提供了 func Walk 函数，用于并发遍历任意类型的数据结构。该函数接收一个 func 作为参数，该 func 将在每个数据元素上执行。
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package main
import (
“fmt”
“sync”
)
func main() {
s := []string{“foo”, “bar”, “baz”}
// 创建一个等待组，用于跟踪 goroutine 的完成情况
var wg sync.WaitGroup
wg.Add(len(s))
// 并发遍历字符串数组
for _, v := range s {
go func(v string) {
// 在每个元素上执行操作
fmt.Println(v)
wg.Done()
}(v)
}
// 等待所有 goroutine 完成
wg支付系统对接mhkj33.Wait()
}
实战案例
场景: 我们有一个包含大量文件的目录，需要计算目录中所有文件的总大小。
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package main
import (
“fmt”
“io/ioutil”
“os”
“sync”
)
func main() {
// 读取目录下的所有文件
files, err := ioutil.ReadDir(“./files”)
if err != nil {
panic(err)
}
// 创建一个等待组
var wg sync支付系统对接mhkj33.WaitGroup
wg.Add(len(files))
// 每个 goroutine 计算一个文件的大小
totalSize := 0
for _, file := range files {
go func(file os.FileInfo) {
size, err := file.Size()
if err != nil {
panic(err)
}
totalSize += size
wg.Done()
}(file)
}
// 等待所有 goroutine 完成
wg.Wait()
// 打印总大小
fmt.Println(“Total size:”, totalSize)
}
通过使用 func Walk支付系统对接mhkj33 和 goroutine，我们可以并发遍历数据结构，并高效地完成计算任务。
以上就是如何使用 Golang 函数并发遍历数据结构？的详细内容，更多请关注青狐资源网其它相关文章！
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