java使用Rxjava計算圓周率例子

來源:互聯網
上載者:User

對於圓周率率的求法有很多,最近看到一個Spark的例子使用了map和reduce的方法來求一個圓周率的近似值。這個演算法的思想是這樣的:

半徑為r的圓的面積CA = π × r × r
這個園的外切正方形的面積SA = 4 × r × r
π = CA / r / r = CA × 4 / SA

根據上面的推導,我們只要知道圓形和正方形的面積之比就行了。然後我們在這個正方形的面積內隨機產生足夠多的點,用落在圓內的點數除以總的點數就可以得到一個近似的比值了。當然隨機值的數目越多,得到的結果就會越精確。

具體程式的實現上,我們假設圓心為(1,1)的圓的半徑為1,所以正方形的邊長就為2. 然後使用map來產生一個隨機數並判斷這個數是否在圓內,通過reduce來統計圓內的數目。這個演算法是使用Spark在叢集上進行計算的,所以我們建立多個工作在不同線程上的Observable對象來類比多個任務,在最後使用zip操作符收集所有任務的計算結果並求平均值。代碼如下:

private Observable<Double> createObservable(final int num) {
    return Observable.range(0, num)
            .map(new Func1<Integer, Integer>() {
                public Integer call(Integer integer) {
                    double x = mRandom.nextDouble() * 2 - 1;
                    double y = mRandom.nextDouble() * 2 - 1;
                    return (x * x + y * y) < 1 ? 1 : 0;
                }
            }).reduce(new Func2<Integer, Integer, Integer>() {
                public Integer call(Integer integer, Integer integer2) {
                    int reduce = integer + integer2;
                    return reduce;
                }
            })
            .map(new Func1<Integer, Double>() {
                public Double call(Integer integer) {
                    double v = 4.0 * integer / num;
                    System.out.println("V:" + v);
                    return v;
                }
            })
            .subscribeOn(Schedulers.computation());

}

public Observable<Double> getPi(int workNum, int num) {
    ArrayList<Observable<Double>> list = new ArrayList<Observable<Double>>(workNum);
    for (int i = 0; i < workNum; i++) {
        list.add(createObservable(num));
    }
    //use zip to get the average value of all workers.
    return Observable.zip(list, new FuncN<Double>() {
        public Double call(Object... args) {
            int len = args.length;
            double result = 0;
            for (int i = 0; i < len; i++) {
                result += (Double) (args[i]);
            }
            return result / len;
        }
    });

}

編寫testcase來測試一下我們的程式:


@Test
public void test1() {
    final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1);
    PI pi = new PI();
    final double[] result = {0};
    pi.getPi(4, 1000000)
            .subscribe(new Action1<Double>() {
                public void call(Double aDouble) {
                    System.out.print(aDouble);
                    result[0] = aDouble;

                    latch.countDown();
                }
            });

    try {
        latch.await();
    } catch (InterruptedException e) {
        e.printStackTrace();
    }
    assertEquals(PiValue, result[0], 0.001);

最後的運行結果如下,建立的點數越多,得到的結果越跟真實值相近,當然計算所花費的時間就會越多。

V:3.143012
V:3.138528
V:3.141844
V:3.144612
3.141999

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