STL 函數物件在處理並發程式設計的應用？

在並發程式設計中，STL 函數物件可以透過以下應用簡化並行處理：並行任務處理：封裝函數物件為可並行執行的任務。佇列處理：儲存函數對象，並將它們調度到不同執行緒。事件處理：將函數物件註冊為事件偵聽器，在觸發事件時執行。

STL 函數物件在處理並發程式設計中的應用

在並發程式設計中，函數物件在處理複雜且耗時的任務時提供了強大的工具。 STL 函式庫提供了豐富的函數物件集合，可簡化並行處理並提高程式碼的可讀性和可維護性。

函數物件

函數物件是實作了 operator() 或 call 的類別或結構。它們的行為類似於普通函數，但可以作為物件進行傳遞、儲存和操作。

並發程式設計中的應用程式

在並發程式設計中，函數物件可以用於：

• 並行任務處理： 透過使用std::thread 或std::async 將函數物件封裝成可並行執行的任務。
• 佇列處理： 使用 std::queue 儲存函數對象，並將它們作為任務調度到不同的執行緒。
• 事件處理： 將函數物件註冊為事件偵聽器，以便在特定事件觸發時執行。

實戰案例：並行數組求和

考慮一個並行計算數組總和的案例。可以使用以下函數物件對陣列進行並行分區和求和：

struct SumPartition {
    int operator()(int start, int end) {
        int sum = 0;
        for (int i = start; i < end; ++i) {
            sum += array[i];
        }
        return sum;
    }

    int* array;
};

以下程式碼示範如何使用此函數物件進行並行數組求和：

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

using namespace std;

int main() {
    // 输入数组
    vector<int> array = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

    // 分区大小
    int partitionSize = 2;

    // 创建线程池
    vector<thread> threads;
    int numPartitions = array.size() / partitionSize;

    // 启动并行求和
    for (int i = 0; i < numPartitions; ++i) {
        int start = i * partitionSize;
        int end = start + partitionSize;
        threads.emplace_back(thread(SumPartition(), start, end, array.data()));
    }

    // 等待线程完成
    for (auto& thread : threads) {
        thread.join();
    }

    // 计算最终结果
    int totalSum = 0;
    for (int i = 0; i < numPartitions; ++i) {
        totalSum += SumPartition()(i * partitionSize, i * partitionSize + partitionSize, array.data());
    }

    cout << "Total sum: " << totalSum << endl;

    return 0;
}

透過使用STL 函數對象，可以輕鬆地並行化數組求和操作，從而提高了整體效能。

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