C++ 函式如何支援平行計算？

C 函数并行计算利用线程、互斥体和并行算法实现：使用线程和互斥体同步任务，避免数据竞争。使用并行算法高效执行常见任务，如矩阵相乘。结合这些机制，可编写可扩展且高性能的 C 代码，满足现代计算需求。

C 函数并行计算：深入浅出

在现代计算世界中，并行计算已成为满足不断增长的计算需求的关键。并行计算通过将任务分配给多个处理器，显著提高了程序性能。C 标准库提供了强大的机制，支持函数并行，使开发人员能够轻松地编写可扩展、高性能的代码。

线程和互斥体

C 使用线程来实现并行计算。线程是应用程序中的独立执行单元，可以同时运行。互斥体用于同步线程，确保对共享资源的访问受控，避免数据竞争。

语法

在 C 中，使用 thread 类和 launch 函数来创建和启动线程。语法如下：

#include <thread>

using namespace std;

int main() {
  thread t([]() {
    // 子线程执行的代码
  });

  t.join();  // 等待子线程完成

  return 0;
}

并行算法

C 标准库提供了许多并行算法，可以并行执行常见任务。例如：

#include <algorithm>

vector<int> v;
transform(v.begin(), v.end(), v.begin(), [](int x) { return x * 2; });

实战案例：矩阵相乘

考虑一个矩阵相乘问题，其中两个矩阵 A 和 B 的维数为 m x n 和 n x p。矩阵相乘的并行算法如下：

vector<vector<int>> matrixMultiply(vector<vector<int>>& A, vector<vector<int>>& B) {
  int m = A.size(), n = A[0].size(), p = B[0].size();
  vector<vector<int>> C(m, vector<int>(p));

  // 为每个元素创建并启动线程
  for (int i = 0; i < m; ++i) {
    for (int j = 0; j < p; ++j) {
      thread t([i, j, &A, &B, &C]() {
        int sum = 0;
        for (int k = 0; k < n; ++k) {
          sum += A[i][k] * B[k][j];
        }
        C[i][j] = sum;
      });
      t.join();
    }
  }

  return C;
}

结论

通过线程、互斥体和并行算法，C 提供了强大的机制，支持函数并行计算。开发人员可以使用这些特性编写可扩展、高性能的代码，有效地满足现代计算需求。

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