c++++ 提供了函数来支持并行编程，包括创建线程 (std::thread)、异步任务 (std::async)、管理互斥量 (std::mutex) 和通知线程事件 (std::condition_variable)。这些函数可简化并行任务的创建和管理。例如，并行矩阵乘法算法使用 std::thread 为每行结果矩阵分配一个线程，从而提高性能。

C++ 函数：解决复杂并行编程难题

简介

并行编程是计算机科学中一项重要的技术，它允许在多核处理器或分布式系统上同时执行多个任务。C++ 是支持并行编程的强大语言，它提供了函数和库，可帮助开发人员编写高效和可扩展的并发代码。

C++ 并行函数

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C++ 标准库提供了一系列函数来支持并行编程。这些函数旨在简化并行任务的创建和管理。最常用的函数包括：

• std::thread：创建一个新的线程并指定其入口点。
• std::async：创建一个异步任务并返回一个 std::future 对象，用于获取其结果。
• std::mutex：管理访问共享资源（例如共享数据结构）的互斥量。
• std::condition_variable：用于通知线程某一事件已发生并恢复线程执行。

实战案例：并行矩阵乘法

为了说明 C++ 并行函数的用法，让我们考虑一个并行矩阵乘法算法的例子。矩阵乘法是在机器学习、图像处理和科学计算等领域常见的数学操作。

以下代码演示了如何使用 C++ 函数编写一个并行矩阵乘法算法：

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

using namespace std;

// 矩阵乘法函数
void matrixMultiply(const vector<vector<int>>& a, const vector<vector<int>>& b, vector<vector<int>>& result) {
    for (int i = 0; i < a.size(); ++i) {
        for (int j = 0; j < b[0].size(); ++j) {
            result[i][j] = 0;
            for (int k = 0; k < a[0].size(); ++k) {
                result[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
            }
        }
    }
}

// 并行矩阵乘法函数
void matrixMultiplyParallel(const vector<vector<int>>& a, const vector<vector<int>>& b, vector<vector<int>>& result) {
    // 计算每行结果矩阵的行数
    int numRows = result.size();
    
    // 创建线程池
    vector<thread> threads;
    
    // 为每行分配一个线程
    for (int i = 0; i < numRows; ++i) {
        threads.push_back(thread([&, i] {
            // 计算第 i 行结果矩阵
            for (int j = 0; j < b[0].size(); ++j) {
                result[i][j] = 0;
                for (int k = 0; k < a[0].size(); ++k) {
                    result[i][j] += a[i][k] * b[k][j];
                }
            }
        }));
    }
    
    // 等待所有线程完成
    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }
}

在上面的示例中，我们定义了两个函数：matrixMultiply 和 matrixMultiplyParallel。matrixMultiply 是串行矩阵乘法算法，而 matrixMultiplyParallel 是并行版本。

要使用并行函数，我们可以将我们的算法分解为多个并行的任务。在矩阵乘法的情况下，我们可以将每一行的计算分配给一个单独的线程。

通过将 matrixMultiplyParallel 函数与 matrixMultiply 函数进行比较，我们可以看到并行版本可以显着提高性能，特别是对于大型矩阵。