在计算机科学领域，多线程并不是一个新的概念。多线程可以在单个程序中同时执行多个独立的任务或操作，从而提高程序的执行效率。在C++中，多线程技术可以用于加速并行计算。本文将介绍如何在C++中使用多线程实现并行计算。
一、多线程基础知识
在使用多线程技术之前，需要了解一些基本的多线程知识。
1. 线程是什么？
线程是指在单个进程中执行的“子任务”，每个线程都拥有自己的程序计数器、堆栈和局部变量等。在多线程编程中，所有线程都共享程序的内存空间。因此，线程间通信和同步非常重要。
2. 如何创建线程？
在C++中，可以使用std::thread类创建并启动一个线程。例如：
void my_thread_func(int arg){
// 线程执行的代码
}
int main(){
std::thread th(my_thread_func, 42); // 创建线程并传递参数
th.join(); // 等待线程执行结束
return 0;
}
在这个例子中，我们创建了一个名为th的线程，并传递了参数42给my_thread_func函数。函数my_thread_func就是线程执行的代码。
3. 如何同步多个线程？
在多线程编程中，同步非常重要。例如，如果多个线程同时访问同一个共享资源，就需要使用互斥量（mutex）来避免数据竞争。互斥量是一种同步原语，可以在多个线程之间提供互斥。
在C++中，可以使用std::mutex类实现互斥量：
std::mutex mtx; // 全局互斥量
void my_thread_func(){
mtx.lock(); // 加锁
// 访问共享资源
mtx.unlock(); // 解锁
}
在这个例子中，我们定义了一个全局互斥量mtx，并在线程函数中使用lock和unlock成员函数来加锁和解锁互斥量。
二、使用多线程加速计算
在C++中，可以使用多线程技术加速计算。例如，在计算一个向量的模长时，可以使用多个线程同时计算不同部分的向量元素，然后把结果合并。
下面是一个使用多线程计算向量模长的示例：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <mutex>
std::mutex mtx; // 全局互斥量
double result = 0.0; // 全局变量，存储计算结果
void calc_mag(const std::vector<double>& vec, int start, int end){
double sum = 0.0;
for(int i=start;i<end;i++){
sum += vec[i]*vec[i];
}
mtx.lock(); // 加锁
result += sum;
mtx.unlock(); // 解锁
}
int main(){
std::vector<double> vec{1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0};
int num_threads = 4; // 线程数
int step = vec.size() / num_threads;
std::vector<std::thread> threads;
for(int i=0;i<num_threads;i++){
int start = i * step;
int end = (i==num_threads-1) ? vec.size() : (i+1)*step;
threads.emplace_back(calc_mag, std::ref(vec), start, end);
}
for(auto& th : threads){
th.join();
}
result = std::sqrt(result);
std::cout << "The magnitude of the vector is: " << result << std::endl;
return 0;
}
在这个示例中，我们定义了一个全局变量result，并使用多个线程计算向量的平方和。每个线程负责计算向量的一部分，并把结果加到全局变量result中。在计算过程中使用互斥量mtx来避免数据竞争。最后，我们计算result的平方根，得到向量的模长。
需要注意的是，使用多线程并不总是会提高程序的执行效率。在上面的示例中，如果向量的长度比较小，使用多线程反而会降低程序的性能。
三、使用并行 STL 加速计算
在C++17标准中，引入了并行 STL，可以使用多线程并行化执行一些标准库算法，从而加速计算。例如，可以使用std::transform_reduce算法计算向量的模长。
下面是一个使用并行STL计算向量模长的示例：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <numeric>
#include <execution>
int main(){
std::vector<double> vec{1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0, 7.0, 8.0, 9.0, 10.0};
double result = std::transform_reduce(
std::execution::par,
vec.begin(),
vec.end(),
0.0,
std::plus<>(),
[](double x){return x*x;}
);
result = std::sqrt(result);
std::cout << "The magnitude of the vector is: " << result << std::endl;
return 0;
}
在这个示例中，我们使用std::transform_reduce算法计算向量的平方和，并使用std::sqrt函数计算平方根，得到向量的模长。使用std::transform_reduce算法时，第一个参数std::execution::par表示使用并行执行。
需要注意的是，并行STL并不是所有C++编译器都支持的特性。如果编译器不支持并行STL，可以使用OpenMP等工具库来实现并行计算。
