并行算法 - Hello CPP

C++17 并行算法

C++17 引入了对并行算法的支持，通过在标准库中的算法上添加并行执行策略，C++17 使得在多核处理器上并行执行标准算法变得更加简单。这些并行算法允许开发者利用现代硬件的多核优势来提高程序的性能。

1. 执行策略

C++17 引入了以下三种执行策略（Execution Policy）：

std::execution::seq：顺序执行策略。算法将按顺序执行，通常与没有执行策略的默认行为相同。
std::execution::par：并行执行策略。算法的执行可以并行化，但不保证顺序一致性。适用于多核处理器的并行计算。
std::execution::par_unseq：并行和向量化执行策略。除了并行执行外，还可以利用向量化指令来加速算法。适用于现代处理器的 SIMD（单指令多数据）指令集。

2. 使用示例

要使用这些执行策略，需要将它们作为参数传递给标准算法。以下是几个示例，展示如何使用这些执行策略来并行化算法的执行。

示例 1：并行化排序

#include <algorithm>
#include <execution>
#include <vector>
#include <iostream>

int main() {
    std::vector<int> data = {4, 2, 3, 1, 5};
    
    // 使用并行执行策略进行排序
    std::sort(std::execution::par, data.begin(), data.end());
    
    for (const auto& elem : data) {
        std::cout << elem << " ";
    }
    std::cout << std::endl;
    
    return 0;
}

在这个示例中，std::sort 使用 std::execution::par 执行策略进行并行排序。这意味着排序操作可以在多个线程上并行执行，从而加速排序过程。

示例 2：并行化算法与向量化

#include <algorithm>
#include <execution>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <numeric>

int main() {
    std::vector<int> data(1000000, 1);
    
    // 使用并行和向量化执行策略计算总和
    int sum = std::reduce(std::execution::par_unseq, data.begin(), data.end());
    
    std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;
    
    return 0;
}

在这个示例中，std::reduce 使用 std::execution::par_unseq 执行策略进行并行和向量化的总和计算。这可以充分利用多核处理器和向量化指令来提高计算效率。

3. 并行算法的支持

C++17 对以下算法提供了并行执行策略的支持：

排序算法：std::sort, std::stable_sort
查找算法：std::find, std::find_if, std::find_if_not, std::binary_search
变换算法：std::transform
归约算法：std::reduce, std::accumulate, std::partial_sum
排序相关算法：std::nth_element, std::partition, std::stable_partition
其他算法：std::for_each, std::generate

4. 注意事项

顺序保证：使用并行算法时，不一定能够保证算法的顺序一致性。这意味着不同的执行策略可能会对结果产生影响，特别是当算法对输入顺序敏感时。
性能测试：并行算法的性能提升取决于硬件和具体的应用场景。在某些情况下，可能需要对并行和顺序版本进行性能测试，以确定最适合的执行策略。
线程安全：在并行执行算法时，务必确保访问的数据是线程安全的，以避免数据竞争和其他并发问题。

通过引入并行算法和执行策略，C++17 提供了更高效的算法执行方式，使得开发者可以更容易地利用多核处理器的优势来加速程序的计算过程。