用C#写一个复杂点的并行计算程序

在C#中编写复杂的并行计算程序通常会利用.NET框架提供的`System.Threading.Tasks`命名空间下的异步和并发处理功能。下面是一个简单的示例，展示如何使用Task Parallel Library (TPL) 进行并行斐波那契数列计算：

using System;
using System.Threading.Tasks;

public class Fibonacci
{
    // 使用递归实现斐波那契数列
    public static int Fibonacci(int n)
    {
        if (n <= 1)
            return n;
        else
            return Fibonacci(n - 1) + Fibonacci(n - 2);
    }

    // 并行版本的斐波那契计算
    public static async Task<int> ParallelFibonacci(int n)
    {
        if (n <= 0)
            throw new ArgumentException("Input must be greater than zero");

        var taskList = new List<Task<int>>();
        for (int i = 0; i < n; i++)
        {
            int division = i > 1 ? i / 2 : 1;
            taskList.Add(Task.Run(() => Fibonacci(i - division)));
        }

        await Task.WhenAll(taskList);

        // 使用最大值策略合并结果，因为最后一个任务的结果包含了所有之前的值
        int sum = taskList[taskList.Count - 1].Result;
        for (int i = taskList.Count - 2; i >= 0; i--)
        {
            sum += taskList[i].Result;
        }
        return sum;
    }

    public static void Main()
    {
        int target = 50; // 要计算的斐波那契数位置
        try
        {
            Console.WriteLine($"Parallel Fibonacci of {target}: {ParallelFibonacci(target).Result}");
        }
        catch (Exception ex)
        {
            Console.WriteLine($"Error occurred: {ex.Message}");
        }
    }
}

在这个例子中，我们首先定义了一个传统的递归斐波那契函数。然后，在`ParallelFibonacci`方法中，我们将计算分解为多个独立的任务，并行地计算前半部分的斐波那契数，最后将结果合并。

运行此程序时，你可以看到一个复杂的问题通过并行化得到了显著的性能提升。