使用Java编写一个多线程稀疏矩阵乘法运算函数

以下是使用Java编写多线程稀疏矩阵乘法运算函数的示例代码：

public class SparseMatrixMultiplication {

    private static final int NUM_THREADS = 4;

    public static int[][] multiply(int[][] A, int[][] B) {
        int m = A.length;
        int n = B[0].length;
        int[][] result = new int[m][n];

        List<Thread> threads = new ArrayList<>();

        // Divide the rows of A into NUM_THREADS parts and create a thread for each part
        int chunkSize = m / NUM_THREADS;
        for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++) {
            int startRow = i * chunkSize;
            int endRow = i == NUM_THREADS - 1 ? m : (i + 1) * chunkSize;
            Thread thread = new Thread(new MultiplicationTask(A, B, result, startRow, endRow));
            threads.add(thread);
            thread.start();
        }

        // Wait for all threads to finish
        for (Thread thread : threads) {
            try {
                thread.join();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }

        return result;
    }

    private static class MultiplicationTask implements Runnable {

        private int[][] A;
        private int[][] B;
        private int[][] result;
        private int startRow;
        private int endRow;

        public MultiplicationTask(int[][] A, int[][] B, int[][] result, int startRow, int endRow) {
            this.A = A;
            this.B = B;
            this.result = result;
            this.startRow = startRow;
            this.endRow = endRow;
        }

        @Override
        public void run() {
            int n = A[0].length;
            int p = B.length;
            for (int i = startRow; i < endRow; i++) {
                for (int k = 0; k < n; k++) {
                    if (A[i][k] != 0) {
                        for (int j = 0; j < p; j++) {
                            if (B[k][j] != 0) {
                                result[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
                            }
                        }
                    }
                }
            }
        }
    }
}

在此示例代码中，我们定义了一个 `SparseMatrixMultiplication` 类，其中包含一个名为 `multiply` 的函数，它接受两个稀疏矩阵 `A` 和 `B` 作为输入，并返回它们的乘积矩阵。

在函数中，我们首先创建一个大小为 `NUM_THREADS` 的线程列表，并将矩阵 `A` 的行分成 `NUM_THREADS` 个部分，为每个部分创建一个线程。每个线程都执行名为 `MultiplicationTask` 的任务，该任务将计算矩阵 `A` 的一部分与矩阵 `B` 相乘，并将结果存储在乘积矩阵 `result` 中。

`MultiplicationTask` 任务实现了 `Runnable` 接口，它接受矩阵 `A`、矩阵 `B`、乘积矩阵 `result`、开始行和结束行作为输入，并计算 `A` 的一部分与 `B` 的乘积并将结果存储在 `result` 中。

在任务中，我们首先获取矩阵 `A` 的列数 `n` 和矩阵 `B` 的行数 `p`，然后在每个行 `i` 和列 `j` 上循环乘以 `A[i][k]` 和 `B[k][j]`，其中 `k` 表示矩阵 `A` 和矩阵 `B` 的交叉点。注意，我们只计算非零元素，因为稀疏矩阵中大多数元素都是零，因此计算零元素是浪费时间和资源的。

最后，我们等待所有线程完成，并返回乘积矩阵 `result`。