c++++ 框架中的并行编程功能包括：线程：std::thread 类用于创建独立的执行单元。原子操作：std::atomic 类型用于实现不可中断的指令，适用于共享数据的场景。锁：std::mutex 和 std::lock_guard 用于同步共享数据访问，防止冲突。这些功能可以提升并行应用程序的效率，例如并行矩阵乘法中，通过将任务分配给多个线程，可以大幅提升计算速度。

C++ 框架中的并行编程功能

并行编程是充分利用多核处理器或多核计算机性能的一种技术。它允许应用程序同时执行多个任务，从而提高效率。C++ 框架提供了内置功能来简化并行编程。

一、线程

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线程是操作系统调度的独立执行单元。使用 std::thread 类可以创建线程。

// 创建一个新的线程
std::thread t([]() { std::cout << "Hello from thread!" << std::endl; });

// 等待线程完成
t.join();

二、原子操作

原子操作是一组指令，它们作为一个不可中断的单位执行。这对于在多个线程之间共享数据时非常重要。C++ 框架提供了 std::atomic 类型来实现原子操作。

// 创建一个原子整数
std::atomic<int> counter{0};

// 多个线程对计数器进行递增
std::thread t1([]() { for (int i = 0; i < 1000000; ++i) counter++; });
std::thread t2([]() { for (int i = 0; i < 1000000; ++i) counter++; });

// 等待线程完成
t1.join();
t2.join();

// 打印计数器的最终值
std::cout << "Counter value: " << counter << std::endl;

三、锁

锁是一种同步机制，用于防止多个线程同时访问共享数据。C++ 框架提供了 std::mutex 和 std::lock_guard 来实现加锁。

// 创建一个互斥锁
std::mutex m;

// 在临界区之前获取锁
std::lock_guard<std::mutex> guard(m);

// 现在可以安全地访问共享数据

// 释放锁
guard.~lock_guard();

实战案例：并行矩阵乘法

并行矩阵乘法是并行编程的一个常见示例。以下是用 C++ 框架实现的矩阵乘法并行化代码：

// 矩阵结构
struct Matrix {
    int rows, cols;
    int *data;
};

// 创建矩阵
Matrix createMatrix(int rows, int cols) {
    Matrix m = { rows, cols, new int[rows * cols] };
    return m;
}

// 矩阵乘法
Matrix multiplyMatrix(const Matrix &A, const Matrix &B) {
    Matrix C = createMatrix(A.rows, B.cols);
    // 分割任务到多个线程
    #pragma omp parallel for
    for (int i = 0; i < A.rows; ++i) {
        for (int j = 0; j < B.cols; ++j) {
            for (int k = 0; k < A.cols; ++k) {
                C.data[i * B.cols + j] += A.data[i * A.cols + k] * B.data[k * B.cols + j];
            }
        }
    }
    return C;
}

int main() {
    // 创建两个矩阵
    Matrix A = createMatrix(1000, 1000);
    Matrix B = createMatrix(1000, 1000);

    // 并行化矩阵乘法
    Matrix C = multiplyMatrix(A, B);

    // 使用 C 矩阵
    // ...
}

通过使用 C++ 框架中的并行编程功能，我们可以显着提高并行应用程序的性能和效率。