.net plinq选择所有函数计算为真的计数

我有一套全双倍的数据： 100行20列

我正在将数据拉入IEnumerable列表，其中包含：

var RowsOfData = File.ReadLines(dll.Globals.OutputDir +     dll.Globals.filename).Select(a => a.Split(',').ToList());

var FilteredRowsToday = (from n in RowsOfData
       where n[1] == 1
       orderby n[0] descending
       select n);

然后我有一组函数，它们对每个数据行进行简单的检查，每个都返回一个Bool。 我想要的是计算每个函数为true的行数。 然后，当我扩大我的项目规模时，如果可能的话，我希望尽快并行处理该项目，我已经尝试：

foreach (var row in FilteredRowsToday) {  
is f1() true, is f2() true 
etc
}

似乎很慢 我也试着做同样的事情

foreach (var row in FilteredRowsToday.AsParallel())

不快

我现在想的是：

var TotalTrue = FilteredRowsToday.Select(item => f1() & f2() & f3()).Count();

我可以预处理数据，以提供每个函数的评估结果，作为一种二进制网格，如果这是一个更好的陈述点

F1, f2, f3 etc
1, 0, 0 row 1
1, 1, 1 row 2 etc

---

欢迎您的建议

如果您只对三个函数的计算结果都为true的计数感兴趣，那么这就足够了：

var TotalTrue = FilteredRowsToday.Count(item => f1() & f2() & f3());

至于它为什么慢，你的功能可能是背后的原因

您可以尝试只计算行，直到所有三个函数都返回true，或者至少其中一个函数返回false，例如

var TotalTrue = FilteredRowsToday.Count(item => f1() && f2() && f3());

也就是说，如果

f1（）

的计算结果为

false

，则不必费心进行其余的验证

---

更新：如果您的函数没有执行任何资源密集型检查，那么并行LINQ对您没有多大好处（更多信息）。

如果您只对三个函数的计算结果都为真的计数感兴趣，那么这应该足够了：

var TotalTrue = FilteredRowsToday.Count(item => f1() & f2() & f3());

至于它为什么慢，你的功能可能是背后的原因

您可以尝试只计算行，直到所有三个函数都返回true，或者至少其中一个函数返回false，例如

var TotalTrue = FilteredRowsToday.Count(item => f1() && f2() && f3());

也就是说，如果

f1（）

的计算结果为

false

，则不必费心进行其余的验证

---

更新：如果您的函数没有执行任何资源密集型检查，那么并行LINQ对您没有多大好处（更多信息）。

正如我看到的，您正在立即读取文件，它是一种逗号分隔的文件。 如果您在读取时从文件中产生记录，它将允许您处理这些记录，直到等待下一次读取

private IEnumerable<string> GetRecords(string fileName) {
    using (StreamReader reader = File.OpenText(fileName))
            {
                string line = reader.ReadLine();
                while (line != null)
                {   
                   yield return line.Split(',');
                   line = reader.ReadLine();
                 }
             }
}

private IEnumerable GetRecords（字符串文件名）{
使用（StreamReader=File.OpenText（文件名））
{
字符串行=reader.ReadLine（）；
while（行！=null）
{   
收益率回归线.分割（'，'）；
line=reader.ReadLine（）；
}
}
}

您还需要花费一些时间将

Split

的结果转换为

List

，该列表已经是

数组，并且具有执行查询所需的索引访问权限

我还建议应用之前建议的优化，比如使用
.Count（item=>f1（）&f2（）&f3（））而不是
。选择（项=>f1（）&f2（）&f3（））.Count（）

尽管如此，我不相信这些优化会在如此少量的数据下带来任何改进。我认为，如果您发布一些关于您处理代码部分的详细信息，我们可以更好地帮助您。
因为我看到您正在立即读取文件，它是一种逗号分隔的文件。
如果您在读取时从文件中产生记录，它将允许您处理这些记录，直到等待下一次读取

private IEnumerable<string> GetRecords(string fileName) {
    using (StreamReader reader = File.OpenText(fileName))
            {
                string line = reader.ReadLine();
                while (line != null)
                {   
                   yield return line.Split(',');
                   line = reader.ReadLine();
                 }
             }
}

private IEnumerable GetRecords（字符串文件名）{
使用（StreamReader=File.OpenText（文件名））
{
字符串行=reader.ReadLine（）；
while（行！=null）
{   
收益率回归线.分割（'，'）；
line=reader.ReadLine（）；
}
}
}

您还需要花费一些时间将
Split
的结果转换为
List
，该列表已经是
数组，并且具有执行查询所需的索引访问权限

我还建议应用之前建议的优化，比如使用
.Count（item=>f1（）&f2（）&f3（））而不是
。选择（项=>f1（）&f2（）&f3（））.Count（）

尽管如此，我不相信这些优化会在如此少量的数据下带来任何改进。我认为，如果您发布一些关于处理代码部分的详细信息，我们可以更好地帮助您。
100行是一个非常小的数目。你的计算为什么这么慢？有些方法需要很长时间吗？100行是一个很小的数目。你的计算为什么这么慢？有些方法需要很长时间吗？Tobias等人，非常感谢，我确实有一个列表来检查每个函数的返回，我是这样检查的：bool AllConditionsTrue=conditions.TrueForAll（o=>o）；这很好，但我也喜欢你上面的。关于每个函数计算的相对费用：早期，有些函数非常简单，有些函数更复杂，这就是为什么我可以先对函数进行预处理，然后将二进制网格类型结构的结果作为一个单独的过程进行计数。@user1796185:如果大部分处理时间都花在预处理上，那么预处理不会加快处理速度。计算结果不是问题。我的建议是关注您的评估方法，看看您可以在哪里优化它们。您甚至可以在检查结果时按复杂性顺序对其进行评估，从而确保先运行便宜（快速）的方法，如果其他方法的评估结果为
true
，则只运行更密集的方法。Tobias等人，非常感谢，我确实有一个列表来检查以这种方式检查的每个函数的返回：bool AllConditionsTrue=conditions.TrueForAll（o=>o）；这很好，但我也喜欢你上面的。至于每个函数计算的相对费用：早期，有些函数非常简单，而另一些更复杂，这就是为什么我可以先对函数进行预处理，然后将二进制网格类型结构的结果计算为