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Commit 02ccd60

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frederick-vs-jaMq-b
authored andcommitted
并行算法使用向前迭代器
C++11 中迭代器的值类型应使用 `std::iterator_traits<I>::value_type` 确定。
1 parent 72c6b94 commit 02ccd60

File tree

2 files changed

+17
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lines changed

2 files changed

+17
-17
lines changed

‎md/02使用线程.md‎

Lines changed: 11 additions & 11 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -77,9 +77,9 @@ int main(){
7777
我们可以举个简单的例子运用这个值:
7878

7979
```cpp
80-
template<typename InputIt>
81-
auto sum(InputIt first, InputIt last){
82-
using value_type = std::iter_value_t<InputIt>;
80+
template<typename ForwardIt>
81+
auto sum(ForwardIt first, ForwardIt last){
82+
using value_type = std::iter_value_t<ForwardIt>;
8383
std::size_t num_threads = std::thread::hardware_concurrency();
8484
std::ptrdiff_t distance = std::distance(first, last);
8585

@@ -95,9 +95,9 @@ auto sum(InputIt first, InputIt last){
9595
std::vector<std::thread> threads;
9696

9797
// 创建并启动线程
98-
InputIt start = first;
98+
auto start = first;
9999
for (std::size_t i = 0; i < num_threads; ++i) {
100-
InputIt end = std::next(start, chunk_size + (i < remainder ? 1 : 0));
100+
auto end = std::next(start, chunk_size + (i < remainder ? 1 : 0));
101101
threads.emplace_back([start, end, &results, i] {
102102
results[i] = std::accumulate(start, end, value_type{});
103103
});
@@ -118,18 +118,18 @@ auto sum(InputIt first, InputIt last){
118118
}
119119
```
120120
121-
> [运行](https://godbolt.org/z/7d9Yex8vn)测试。
121+
> [运行](https://godbolt.org/z/8oq3MnvT5)测试。
122122
123123
我们写了这样一个求和函数 `sum`,接受两个迭代器计算它们范围中对象的和。
124124
125125
我们先获取了迭代器所指向的值的类型,定义了一个别名 `value_type`,我们这里使用到的 [`std::iter_value_t`](https://zh.cppreference.com/w/cpp/iterator/iter_t) 是 C++20 引入的,[返回类型推导](https://zh.cppreference.com/w/cpp/language/function#.E8.BF.94.E5.9B.9E.E7.B1.BB.E5.9E.8B.E6.8E.A8.E5.AF.BC)是 C++14 引入。如果希望代码可以在 C++11 的环境运行也可以自行修改为:
126126
127127
```cpp
128-
template<typename InputIt,typename value_type = typename std::remove_cv<typename std::remove_reference<decltype(*std::declval<InputIt>())>::type>::type>
129-
value_type sum(InputIt first, InputIt last);
128+
template<typename ForwardIt>
129+
typename std::iterator_traits<ForwardIt>::value_type sum(ForwardIt first, ForwardIt last);
130130
```
131131

132-
> [运行](https://godbolt.org/z/fTcYeKE67)测试。
132+
> [运行](https://godbolt.org/z/4E17nTs4d)测试。
133133
134134
`num_threads` 是当前硬件支持的并发线程的值。[`std::distance`](https://zh.cppreference.com/w/cpp/iterator/distance) 用来计算 first 到 last 的距离,也就是我们要进行求和的元素个数了。
135135

@@ -139,7 +139,7 @@ value_type sum(InputIt first, InputIt last);
139139

140140
1. `chunk_size` 是每个线程分配的任务,但是这是可能有余数的,比如 10 个任务分配三个线程,必然余 1。但是我们也需要执行这个任务,所以还定义了一个对象 `remainder` ,它存储的就是余数。
141141

142-
2. `InputIt end = std::next(start, chunk_size + (i < remainder ? 1 : 0));` 这行代码是获取当前线程的执行范围,其实也就是要 `chunk_size` 再加上我们的余数 `remainder` 。这里写了一个三目运算符是为了进行分配任务,比如:
142+
2. `auto end = std::next(start, chunk_size + (i < remainder ? 1 : 0));` 这行代码是获取当前线程的执行范围,其实也就是要 `chunk_size` 再加上我们的余数 `remainder` 。这里写了一个三目运算符是为了进行分配任务,比如:
143143

144144
假设有 3 个线程执行,并且余数是 2。那么,每个线程的处理情况如下:
145145

@@ -149,7 +149,7 @@ value_type sum(InputIt first, InputIt last);
149149

150150
这确保了**剩余**的 2 个元素被分配给了前两个线程,而第三个线程只处理了平均数量的元素。这样就确保了所有的元素都被正确地分配给了各个线程进行处理。
151151

152-
3. `InputIt start = first;` 在创建线程执行之前先定义了一个开始迭代器。在传递给线程执行的lambda表达式中,最后一行是:`start = end;` 这是为了让迭代器一直向前。
152+
3. `auto start = first;` 在创建线程执行之前先定义了一个开始迭代器。在传递给线程执行的lambda表达式中,最后一行是:`start = end;` 这是为了让迭代器一直向前。
153153

154154
由于求和不涉及数据竞争之类的问题,所以我们甚至可以在刚讲完 `Hello World` 就手搓了一个"**并行求和**"的简单的模板函数。主要的难度其实在于对 C++ 的熟悉程度,而非对线程类 `std::thread` 的使用了,这里反而是最简单的,无非是用容器存储线程对象管理,最后进行 `join()` 罢了。
155155

‎md/04同步操作.md‎

Lines changed: 6 additions & 6 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -499,9 +499,9 @@ int main() {
499499
我们再将第二章实现的并行 `sum` 改成 `std::package_task` + `std::future` 的形式:
500500

501501
```cpp
502-
template<typename InputIt>
503-
auto sum(InputIt first, InputIt last) {
504-
using value_type = std::iter_value_t<InputIt>;
502+
template<typename ForwardIt>
503+
auto sum(ForwardIt first, ForwardIt last) {
504+
using value_type = std::iter_value_t<ForwardIt>;
505505
std::size_t num_threads = std::thread::hardware_concurrency();
506506
std::ptrdiff_t distance = std::distance(first, last);
507507

@@ -519,9 +519,9 @@ auto sum(InputIt first, InputIt last) {
519519
std::vector<std::thread> threads;
520520

521521
// 制作任务、与 future 关联、启动线程执行
522-
InputIt start = first;
522+
auto start = first;
523523
for (std::size_t i = 0; i < num_threads; ++i) {
524-
InputIt end = std::next(start, chunk_size + (i < remainder ? 1 : 0));
524+
auto end = std::next(start, chunk_size + (i < remainder ? 1 : 0));
525525
tasks.emplace_back(std::packaged_task<value_type()>{[start, end, i] {
526526
return std::accumulate(start, end, value_type{});
527527
}});
@@ -547,7 +547,7 @@ auto sum(InputIt first, InputIt last) {
547547
}
548548
```
549549
550-
> [运行](https://godbolt.org/z/z4PMYaznG)测试。
550+
> [运行](https://godbolt.org/z/r19MYcv6e)测试。
551551
552552
相比于之前,其实不同无非是定义了 `std::vector<std::packaged_task<value_type()>> tasks` 与 `std::vector<std::future<value_type>> futures` ,然后在循环中制造任务插入容器,关联 tuple,再放到线程中执行。最后汇总的时候写一个循环,`futures[i].get()` 获取任务的返回值加起来即可。
553553

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