C++ 遞歸的非同步程式設計：並發性和效能考慮

在現代 C 中，遞歸非同步程式設計採用語言的函數式特性和並發性原語，將非同步任務分解成遞歸呼叫形式實現並發性，從而提供更高的吞吐量、回應性和資源利用率。然而，需要考慮呼叫和記憶體開銷的效能注意事項。實戰案例：使用 std::async() 函數並行化的歸併排序演算法展示了遞歸非同步程式設計在解決現實世界問題中的應用。

C 遞歸的非同步程式設計：並發性和效能考慮

在現代C 中，遞歸非同步程式設計提供了一種處理並發任務的強大方法，它利用語言的函數式特性和強大的並發性原語。本文將探討遞歸非同步程式設計的技術，並透過實戰案例展示其在解決現實世界問題的應用。

遞歸非同步程式設計的原理

遞歸非同步程式設計透過將非同步任務分解成遞歸呼叫的形式來實現並發性。這可以透過使用協程庫或原生的 async() 函數和 future 物件來實現。

並發性的優點

• 更高的吞吐量： 並發性任務可以同時運行，從而提高程式的整體吞吐量。
• 回應性提高： 透過將任務指派到多個線程，非同步呼叫可以保持主線程的回應性，即使在處理耗時任務時。
• 資源利用率更高： 並發程式設計可以利用電腦的空閒 CPU 內核，從而提高資源利用率。

效能注意事項

然而，在使用遞歸非同步程式設計時需要考慮以下效能注意事項：

• 呼叫開銷： 遞迴呼叫會導致額外的呼叫開銷，尤其是在呼叫深度較大的情況下。
• 記憶體開銷： 每個遞歸呼叫都會建立自己的堆疊幀，這可能會導致記憶體開銷。

實戰案例：歸併排序

為了說明遞歸非同步程式設計的實際應用，讓我們考慮歸併排序演算法的平行實作。歸併排序可以遞歸地將一個數組分成較小的子數組，將它們歸併，然後再合併它們。

以下C 程式碼使用std::async() 函數並行化歸併排序：

#include <future>
#include <vector>

// 并行归并排序函数
std::vector<int> async_merge_sort(const std::vector<int>& arr) {
  // 递归基线条件
  if (arr.size() <= 1) {
    return arr;
  }

  // 将数组分为两半
  size_t mid = arr.size() / 2;
  std::vector<int> left_half = std::vector(arr.begin(), arr.begin() + mid);
  std::vector<int> right_half = std::vector(arr.begin() + mid, arr.end());

  // 异步调用归并排序子任务
  auto left_future = std::async(async_merge_sort, std::move(left_half));
  auto right_future = std::async(async_merge_sort, std::move(right_half));

  // 等待子任务完成并合并结果
  std::vector<int> left_sorted = left_future.get();
  std::vector<int> right_sorted = right_future.get();
  return merge(left_sorted, right_sorted);
}

在這個例子中，歸併排序演算法被遞歸地應用於數組的一半。子任務使用 std::async() 函數並發運行，然後它們的平行結果被合併。透過這種方式，該演算法可以充分利用電腦的多個內核，從而提高歸併排序的整體效能。

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