c++++ 自身函数详解及应用：多线程与并行编程c++ 提供了丰富的线程和并行编程功能，主要包括：创建和管理线程：std::thread 可创建新线程，std::join 等待线程执行完毕。同步和互斥：std::mutex 用于互斥访问临界区，std::condition_variable 用于线程间通信。并行容器和算法：std::vector 是并行安全容器，std::parallel_algorithm 可利用多线程处理数据。实战案例中，通过创建线程并行执行矩阵乘法，显著提升了程序效率。

C++ 自身函数详解及应用：多线程与并行编程

简介

多线程和并行编程是充分利用多核处理器的有效技术，可大幅提升程序性能。C++ 提供了丰富的线程和并行编程功能，本文将深入讲解其常用函数及应用场景。

创建和管理线程

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• std::thread: 创建一个新线程，并启动与之关联的函数。

  std::thread t(some_function);

• std::join: 等待指定线程执行完毕，确保所有线程在退出程序前完成任务。

  t.join();

同步和互斥

• std::mutex: 互斥锁，确保同一时刻只有一个线程可以访问临界区。

  std::mutex m;
  m.lock(); // 获取锁
  m.unlock(); // 释放锁

• std::condition_variable: 条件变量，用于线程间通信，允许一个线程等待另一个线程满足特定条件。

  std::condition_variable cv;
  cv.notify_one(); // 通知等待的线程

并行容器和算法

• std::vector>: 并行安全容器，允许多线程并发访问元素。
• std::parallel_algorithm: 并行算法，利用多线程处理数据，提高效率。

实战案例

矩阵乘法

#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>

using namespace std;

// 矩阵乘法函数
vector<vector<int>> matrix_multiplication(const vector<vector<int>>& A, const vector<vector<int>>& B) {
    int n = A.size();
    int m = A[0].size();
    int p = B[0].size();
    
    vector<vector<int>> C(n, vector<int>(p));

    vector<thread> threads;

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        threads.push_back(thread([i, &A, &B, &C] {
            for (int j = 0; j < p; j++) {
                for (int k = 0; k < m; k++) {
                    C[i][j] += A[i][k] * B[k][j];
                }
            }
        }));
    }

    for (auto& t : threads) {
        t.join();
    }
    
    return C;
}

通过创建多个线程并行执行矩阵乘法操作，显著提高了程序效率。