#!/usr/bin/env bash
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# Bash 09: Parallelisierung mit xargs, GNU parallel & Background Workers
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# In diesem Modul lernst du, rechen- oder I/O-intensive Aufgaben im Terminal
# parallel auf mehreren CPU-Cores abzuarbeiten.
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# TODO 1: Parallele Verarbeitung von Dateizeilen mit xargs
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# Implementiere die Funktion `parallel_xargs_process`.
# Parameter:
#   $1: Pfad zu einer Datei mit Einträgen (eine Zeile pro Item)
#   $2: Maximale Anzahl paralleler Prozesse (z.B. 4)
# Verhalten:
#   - Liest jede Zeile aus $1
#   - Verarbeitet jedes Item parallel mit `xargs -n 1 -P "$2"`
#   - Für jedes Item soll ausgegeben werden: "PROCESSED: <item>"
#   - Bei fehlender oder nicht existierender Datei: Return 1
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parallel_xargs_process() {
    local input_file="${1:-}"
    local max_procs="${2:-2}"

    # TODO: Prüfe ob input_file existiert, ansonsten return 1
    # TODO: Nutze cat/xargs mit -n 1 und -P "$max_procs", um jedes Item mit "PROCESSED: $item" auszugeben
    echo "TODO: Implementiere parallel_xargs_process"
    return 1
}

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# TODO 2: Background Workers mit PID-Tracking & wait
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# Implementiere die Funktion `background_workers_wait`.
# Parameter:
#   $@: Eine Liste von Aufgabennamen (z.B. "taskA" "taskB" "taskC")
# Verhalten:
#   - Startet für jeden übergebenen Aufgabennamen einen Hintergrundjob (`&`),
#     der folgendes ausgibt: "WORKER_START: <task>" und nach einer kurzen
#     Operation (z.B. sleep 0.01) ausgibt: "WORKER_DONE: <task>"
#   - Sammelt die PIDs aller gestarteten Jobs in einem Bash-Array (`pids+=($!)`).
#   - Wartet mit `wait` auf das Ende aller Hintergrundjobs.
#   - Gibt nach erfolgreichem Warten aus: "ALL_WORKERS_FINISHED"
#   - Liefert Return-Code 0.
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background_workers_wait() {
    local tasks=("$@")

    # TODO: Prüfe ob Aufgaben übergeben wurden, wenn nicht return 1
    # TODO: Starte für jede Task einen Background-Prozess (&) und tracke $!
    # TODO: Warte mit `wait "${pids[@]}"`
    # TODO: Gib "ALL_WORKERS_FINISHED" aus
    echo "TODO: Implementiere background_workers_wait"
    return 1
}

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# TODO 3: Paralleler Batch-Rechner (Numerische Transformation)
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# Implementiere die Funktion `parallel_batch_calculator`.
# Parameter:
#   $1: Pfad zu einer Datei mit Ganzzahlen (eine Zahl pro Zeile)
#   $2: Anzahl paralleler Worker (Default: 4)
# Verhalten:
#   - Berechnet für jede Zahl n das Quadrat (n * n).
#   - Führt die Berechnung parallel via xargs oder Background-Workers durch.
#   - Gibt das Ergebnis im Format "<n>^2 = <quadrat>" aus, sortiert nach <n> numerisch aufsteigend.
#   - Beispiel Eingabe: 3, 5, 2
#   - Ausgabe:
#       2^2 = 4
#       3^2 = 9
#       5^2 = 25
#   - Bei ungültiger Datei return 1.
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parallel_batch_calculator() {
    local numbers_file="${1:-}"
    local max_procs="${2:-4}"

    # TODO: Validiere Datei
    # TODO: Berechne Quadrate parallel und gebe sie numerisch sortiert aus
    echo "TODO: Implementiere parallel_batch_calculator"
    return 1
}

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# TODO 4: Throttling & Concurrency Pool (Max. N aktive Jobs)
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# Implementiere die Funktion `throttle_concurrent_jobs`.
# Parameter:
#   $1: Gesamtanzahl der zu startenden Jobs (z.B. 6)
#   $2: Maximale Anzahl gleichzeitig laufender Jobs (z.B. 2)
# Verhalten:
#   - Startet Jobs 1 bis $1 im Hintergrund.
#   - Jeder Job gibt aus: "JOB_RUNNING: <id>"
#   - Stellt sicher, dass zu KEINEM Zeitpunkt mehr als $2 Jobs gleichzeitig laufen.
#     (Tipp: Prüfe die Anzahl laufender Jobs via `jobs -p | wc -l` oder nutze `wait -n`).
#   - Wartet am Ende, bis wirklich alle Jobs beendet sind.
#   - Gibt am Ende aus: "THROTTLE_POOL_COMPLETED"
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throttle_concurrent_jobs() {
    local total_jobs="${1:-0}"
    local max_concurrent="${2:-2}"

    # TODO: Starte total_jobs und drossle Concurrency auf max_concurrent
    # TODO: Warte auf verbleibende Jobs
    # TODO: Gib "THROTTLE_POOL_COMPLETED" aus
    echo "TODO: Implementiere throttle_concurrent_jobs"
    return 1
}