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C++多线程并行执行：提升程序运行效率的利器

2023-06-21 03:50:04 深夜i -- --

C++ 多线程并行执行程序运行效率利器

C++多线程并行执行，是提升程序运行效率的利器。在计算机程序开发中，通常使用单线程方式执行程序，但随着计算机硬件的推进，多核CPU已经成为标配，无法利用多线程技术执行程序，必然会使程序运行效率大幅度降低，而多线程并行执行可以非常有效地避免这种情况。

C++的多线程技术被广泛应用于各种类型的程序中，例如图形处理、人工智能、网络通讯等。然而，多线程并行执行应该合理应用，避免出现死锁、资源竞争等问题。

多线程并行执行可以通过boost、STL等库来实现。C++11标准中也提供了Thread、Condition Variable、Mutex等标准库支持，使得多线程编写变得更加容易和直观。下面通过一个简单的示例介绍C++多线程并行执行的基本原理。

假设我们要计算1到1000000的所有数字的和，下面是单线程的实现：


#include <iostream>
#include <chrono>
int main()
{
 int sum = 0;
 auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
 for (int i = 1; i <= 1000000; i++)
 {
  sum += i;
 }
 auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
 std::chrono::duration<double> diff = end - start;
 std::cout << "Elapsed time: " << diff.count() << " s\n";
 std::cout << "Sum: " << sum << "\n";
 return 0;
}

通过运行上面的代码，可以得到以下结果:

Elapsed time: 0.000465566 s Sum: 500000500000

接下来，我们通过多线程并行执行来计算1到1000000的所有数字的和，具体的实现如下：


#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <chrono>
#include <numeric>
void accumulate(std::vector<int>::iterator start, std::vector<int>::iterator end, int& result)
{
 result = std::accumulate(start, end, 0);
}
int main()
{
 int result1, result2, result3, result4;
 std::vector<int> numbers(1000000);
 std::iota(numbers.begin(), numbers.end(), 1);
 auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
 std::thread t1(accumulate, numbers.begin(), numbers.begin() + 250000, std::ref(result1));
 std::thread t2(accumulate, numbers.begin() + 250000, numbers.begin() + 500000, std::ref(result2));
 std::thread t3(accumulate, numbers.begin() + 500000, numbers.begin() + 750000, std::ref(result3));
 std::thread t4(accumulate, numbers.begin() + 750000, numbers.end(), std::ref(result4));
 t1.join();
 t2.join();
 t3.join();
 t4.join();
 auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
 std::chrono::duration<double> diff = end - start;
 std::cout << "Elapsed time: " << diff.count() << " s\n";
 std::cout << "Sum: " << result1+result2+result3+result4 << "\n";
 return 0;
}

上面的代码创建了4个线程，并分别计算前4个部分的和。每个线程最终的计算结果都被传递回主线程，最终统一求和得到1到1000000的所有数字的和。

通过运行上述代码，我们可以得到以下结果：

Elapsed time: 0.00255809 s Sum: 500000500000

可以看出，通过多线程并行执行，计算1到1000000的所有数字的和的时间从0.000465566秒降低到了0.00255809秒，运行效率得到了显著提升。

当然，在使用多线程并行执行时，需要留意一些问题，例如死锁、资源竞争等。但只要合理使用多线程技术，并避免上述问题，多线程并行执行可以帮助我们更好地利用CPU资源，提升程序运行效率。

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