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C++的并行任务实现

2023-06-30 05:50:28 深夜i -- --

并行编程多线程并发控制任务调度 C++标准库并行化

C++作为一种高性能编程语言，其并行任务实现可以大幅提高程序的执行效率，特别是对于一些需要高速处理数据的任务来说，实现并行处理可以使程序的执行速度有质的飞跃。本文将介绍C++的并行任务实现方法。

1. C++11的并行库——std::thread

C++11引入了一个新的并行库——std::thread，该库可以允许用户创建一个线程，用来在单独的计算核心上并行执行代码。使用std::thread的方法很简单，只需要在代码中新建一个线程并执行即可：


#include <iostream>
#include <thread>
void some_work() {
 std::cout << "Doing Some Work...\n";
}
int main() {
 std::thread worker(some_work);
 worker.join();
 return 0;
}

在这个简单的例子中，我们新建了一个名字为worker的线程，并让其执行some_work()函数。当线程执行完毕后，我们使用线程的join()函数等待其结束，即可结束程序。当然，我们还可以使用detach()函数将线程分离，使其独立运行，这样可以实现更好的并行化处理。

2. C++11的并行算法——std::async

另一个C++11提供的并行处理方法是使用std::async函数，该函数可以允许用户在别的线程上异步调用一个函数，并返回一个std::future对象，用来表示该函数的返回值。std::async的语法如下：


std::future<int> result = std::async(function_name, arguments);

在使用std::async函数时，我们需要提供一个函数名和函数参数，这个函数会被异步在后台执行，然后该函数的返回值会被封装在一个std::future对象中，以便后续的调用使用。

3. C++17的并行算法——std::reduce

C++17引入了一组新的并行算法，其中最有用的算法是std::reduce函数，该函数可以在线程间并行计算一个序列的值。std::reduce函数的语法如下：


std::reduce(std::execution::par, vector.begin(), vector.end());

当调用std::reduce函数时，我们需要提供一个执行策略参数std::execution::par，以指示线程的执行策略是并行（parallel）执行。这将会启动多个线程并行地处理输入序列，最终返回一个值。

在本文中，我们介绍了C++的三种实现并行任务的方法：std::thread、std::async和std::reduce。这些方法允许用户在多个计算核心上并行处理代码，以提高程序的执行效率。在开发高性能程序时，使用C++的并行任务实现方法，可以让程序更快地处理数据，使得执行速度有质的飞跃。

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