随着计算机技术的发展，人们已经能够利用多核处理器来进行并行计算，以提高程序的运行效率。然而，并行计算的实现是一个复杂的过程，需要有一定的技巧和知识。在本文中，我们将介绍如何使用C#内置的Parallel.ForEach方法来优化并行计算。

Parallel.ForEach方法是.NET Framework 4.0中引入的并行计算框架的一部分。它是用于并行处理集合的方法，可以帮助我们将一个集合中的元素分配给不同的处理器，以实现更快速的计算。下面是Parallel.ForEach方法的基本语法：

```

Parallel.ForEach(sourceCollection, options, body);

```

其中，sourceCollection是需要进行并行计算的集合，options是ParallelOptions类型的可选参数，用于设置并行计算的选项，body是一个Action类型的委托，用于指定每个元素的处理方法。

下面我们将介绍如何使用Parallel.ForEach方法进行并行计算：

1.创建一个待处理的集合

在使用Parallel.ForEach方法前，首先需要创建一个待处理的集合。这个集合可以是数组、列表或其他类型的集合。

例如，我们可以创建一个包含100个整数的数组：

```

int[] sourceArray = Enumerable.Range(1, 100).ToArray();

```

2.创建ParallelOptions对象

ParallelOptions对象是用于配置并行计算选项的对象。其中，MaxDegreeOfParallelism选项用于指定最大并行度，即同时处理的元素个数。

例如，我们可以设置MaxDegreeOfParallelism选项为4，即最多同时处理4个元素：

```

ParallelOptions options = new ParallelOptions {

MaxDegreeOfParallelism = 4

};

```

3.定义处理函数

我们需要定义处理函数，实现对每个元素进行处理的逻辑。在使用Parallel.ForEach方法时，处理函数需要以委托的形式传入。

例如，我们可以定义一个处理函数，将每个元素的平方计算出来：

```

Action process = (num) => {

int result = num * num;

Console.WriteLine("Square of {0} is {1}", num, result);

};

```

4.调用Parallel.ForEach方法

调用Parallel.ForEach方法时，需要传入待处理的集合、ParallelOptions对象和处理函数。在调用结束后，程序会自动并行处理集合中的元素。

例如，我们可以使用以下代码调用Parallel.ForEach方法：

```

Parallel.ForEach(sourceArray, options, process);

```

以上代码将对sourceArray数组中的每个元素进行平方计算，并输出计算结果。

总结

通过使用Parallel.ForEach方法，我们可以将一个集合中的元素并行地分配到多个处理器进行处理，以提高程序的运行效率。使用Parallel.ForEach方法时，需要注意设置最大并行度和定义处理函数的逻辑。

为了获得最优的性能表现，需要根据实际情况调整最大并行度的值。如果处理函数的逻辑过于简单，可能无法实现真正的并行计算。因此，在编写并行计算代码时，应该考虑到每个处理器的处理能力，以确保任务的平均分配和最大效率。