C++ 并发编程的技术内幕

并发编程在 C++ 中可通过多种技术实现，包括：线程：允许多个任务同时执行，共享同一内存空间。并行算法：使用多个处理核心同时执行相同操作的不同数据块。这些技术可应用于各种现实世界场景，例如多线程图像处理，以提高性能和响应能力。

C++ 并发编程的技术内幕

并发编程是现代软件开发中至关重要的一部分，它涉及同时执行多个任务以提高性能和响应能力。在 C++ 中，可以通过多种技术实现并发，包括线程和并行算法。

线程

线程是操作系统调度的轻量级并发单元。每个线程都有自己的栈和一组寄存器，但共享同一内存空间。这意味着线程可以同时执行不同的任务，访问相同的全局变量。以下代码段演示了如何使用线程：

#include <thread>
#include <iostream>

using namespace std;

void thread_function() {
    cout << "Hello from a thread!" << endl;
}

int main() {
    thread t1(thread_function);
    t1.join();
    
    return 0;
}

此示例创建了一个新线程来执行 thread_function，然后等待它完成。

并行算法

并行算法使用多个处理核心同时执行相同操作的不同数据块。C++ 中的标准库提供了 std::thread 库，它包含了用于并行算法的便利函数，例如 std::parallel_for：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <parallel/algorithm>

using namespace std;

int main() {
    vector<int> v(1000000);
    
    parallel_for(v.begin(), v.end(), [](int& i) { i *= 2; });
    
    return 0;
}

此示例使用 parallel_for 并行地将给定向量的每个元素乘以 2。

实战案例：多线程图像处理

并发编程在现实世界中有许多应用。下面是一个使用线程加速图像处理的示例：

#include <thread>
#include <vector>
#include <opencv2/opencv.hpp>

using namespace cv;
using namespace std;

void process_image(Mat& image, int start_row, int end_row) {
    for (int i = start_row; i < end_row; i++) {
        for (int j = 0; j < image.cols; j++) {
            // 执行图像处理操作...
        }
    }
}

int main() {
    Mat image = imread("image.jpg");
    
    vector<thread> threads;
    int num_threads = 4;
    int rows_per_thread = image.rows / num_threads;
    
    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
        threads.push_back(thread(process_image, ref(image), i * rows_per_thread, (i + 1) * rows_per_thread));
    }
    
    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }
    
    return 0;
}

此示例将图像划分为多个行块，并使用线程并行处理每个块。

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