C++ 同時プログラミングに関する技術的な内部知識

同時プログラミングは、次のようなさまざまなテクノロジを通じて C++ で実装できます。 スレッド: 複数のタスクを同時に実行し、同じメモリ空間を共有できます。並列アルゴリズム: 複数の処理コアを使用して、同じ操作で異なるデータ チャンクを同時に実行します。これらの技術は、マルチスレッド画像処理などのさまざまな現実のシナリオに適用して、パフォーマンスと応答性を向上させることができます。

C++ 同時プログラミングの技術情報

同時プログラミングは、パフォーマンスと応答性を向上させるために複数のタスクを同時に実行する、現代のソフトウェア開発の重要な部分です。 C++ では、スレッドや並列アルゴリズムなどのさまざまな手法を通じて同時実行性を実現できます。

スレッド

スレッドは、オペレーティング システムによってスケジュールされた軽量の同時実行単位です。各スレッドには独自のスタックとレジスタのセットがありますが、同じメモリ空間を共有します。これは、スレッドが異なるタスクを同時に実行し、同じグローバル変数にアクセスできることを意味します。次のコード スニペットは、スレッドの使用方法を示しています。

#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;
}

この例では、thread_function を実行する新しいスレッドを作成し、それが完了するのを待ちます。 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

並列アルゴリズム

並列アルゴリズムは、複数の処理コアを使用して、異なるデータチャンクに対して同じ操作を同時に実行します。 C++ の標準ライブラリは、std::thread ライブラリを提供します。これには、std::Parallel_for などの並列アルゴリズムの便利な関数が含まれています。

#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;
}

この例では、 を使用します>Parallel_for 指定されたベクトルの各要素を並列で 2 倍します。

🎜実践例: マルチスレッド画像処理🎜🎜🎜 並行プログラミングは現実世界に多くの用途があります。以下は、スレッドを使用して画像処理を高速化する例です: 🎜rrreee🎜 この例では、画像を行のブロックに分割し、スレッドを使用して各ブロックを並列処理します。 🎜

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