进一步阅读的参考资料 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62 第 7 章并行与并发 63 7.1 并行基础 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 绑定）， 这些特性的出现再一次修正了我们在 C++ 中的编程范式。 现代 C++ 还为自身的标准库增加了非常多的工具和方法，诸如在语言自身标准的层面上制定了 std::thread，从而支持了并发编程，在不同平台上不再依赖于系统底层的 API，实现了语言层面的跨 平台支持；std::regex 提供了完整的正则表达式支持等等。C++98 已经被实践证明了是一种非常成功 的『范型』，而现代 知乎『如何评价 GCC 的 C++11 正则表达式？』中原库作者 Tim Shen 的回答 2. 正则表达式库文档 62 第 7 章并行与并发 第 7 章并行与并发 7.1 并行基础 std::thread 用于创建一个执行的线程实例，所以它是一切并发编程的基础，使用时需要包含 头文件，它提供了很多基本的线程操作，例如 get_id() 来获取所创建线程的线程 ID，使用

及以上（ Linux 用户） CMake 3.12 及以上（跨平台作业） Git 2.x （作业上传到 GitHub ） CUDA Toolkit 10.0 以上（ GPU 专题） 第 0 章：从并发到并行 摩尔定律：停止增长了吗？ • 晶体管的密度的确仍在指数增长，但处理器主 频却开始停止增长了，甚至有所下降。 • 很长时间之前我们就可以达到 2GHz （ 2001 年 8 月），根据 以及其他握手协议需要运行时间开销。在 今天，双核或者四核机器在多线程应用方面，其性能不见得的是单核机器的两倍或者四倍。 这一问题一直伴随 CPU 发展至今。 并发和并行的区别 • 运用多线程的方式和动机，一般分为两种。 • 并发：单核处理器，操作系统通过时间片调 度算法，轮换着执行着不同的线程，看起来 就好像是同时运行一样，其实每一时刻只有 一个线程在运行。目的：异步地处理多个不 同的任务，避免同步造成的阻塞。 同的任务，避免同步造成的阻塞。 • 并行：多核处理器，每个处理器执行一个线 程，真正的同时运行。目的：将一个任务分 派到多个核上，从而更快完成任务。 举个例子 • 并发：某互联网公司购置了一台单核处理 器的服务器，他正同时处理 4 个 HTTP 请求，如果是单线程的 listen-accept 循环 ，则在处理完 A 的请求之前， B 的请求 就无法处理，造成“无响应”现象。 C

std::thread 不同在于：他的解构函数里会 自动调用 join() 函数，从而保证 pool 解 构时会自动等待全部线程执行完毕。 小彭老师快乐吐槽时间 • 多线程、异步、无阻塞、并发，能提升程序响应速度，对现实世界中的软件工程至关重要 。 • 反面教材： blender 在运行物理解算的时候，界面会卡住，算完一帧后窗口才能刷新一遍 ，导致解算过程中基本别想做事，这一定程度上归功于 场景图，修改 节点间的连接，为下一次解算做准备，同时当前已经启动的物理解算还能在后台继续正常 运行。虽然 zeno 也用了 opengl ，但他用多进程成功在 opengl 的百般拖后腿下实现了 并发。 第 2 章：异步 异步好帮手： std::async • std::async 接受一个带返回值的 lambda ，自身返回一个 std::future 对象 。 • lambda 多个对象？每个对象一个 mutex 即可 • mtx1 用来锁定 arr1 ， mtx2 用来锁定 arr2 。 • 不同的对象，各有一个 mutex ，独立地上 锁，可以避免不必要的锁定，提升高并发 时的性能。 • 还用了一个 {} 包住 std::lock_guard ，限 制其变量的作用域，从而可以让他在 } 之 前解构并调用 unlock() ，也避免了和下面 一个 lock_guard

delines/blob/master/CppCoreGuidelines.md) - [LearnCpp 中文版 ](https://learncpp-cn.github.io/) - [C++ 并发编程实战 ](https://www.bookstack.cn/read/Cpp_Concurrency_In_Action/README.md) - [ 因特尔 TBB 编程指南 ](https://www

与栈的结论一致，在此不再赘述。 5.2.4. 队列典型应用 ‧ 淘宝订单。购物者下单后，订单就被加入到队列之中，随后系统再根据顺序依次处理队列中的订单。在 双十一时，在短时间内会产生海量的订单，如何处理「高并发」则是工程师们需要重点思考的问题。 ‧ 各种待办事项。任何需要实现“先来后到”的功能，例如打印机的任务队列、餐厅的出餐队列等等。 5.3. 双向队列 对于队列，我们只能在头部删除或在尾部添加元素，而「双向队列

hello‑algo.com 72 5.2.4. 队列典型应用 ‧ 淘宝订单。购物者下单后，订单就被加入到队列之中，随后系统再根据顺序依次处理队列中的订单。在 双十一时，在短时间内会产生海量的订单，如何处理「高并发」则是工程师们需要重点思考的问题。 ‧ 各种待办事项。任何需要实现“先来后到”的功能，例如打印机的任务队列、餐厅的出餐队列等等。 5.3. 双向队列 对于队列，我们只能在头部删除或在尾部添加元素，而「双向队列

两种实现的对比结论与栈一致，在此不再赘述。 5.2.3. 队列典型应用 ‧ 淘宝订单。购物者下单后，订单将加入队列中，系统随后会根据顺序依次处理队列中的订单。在双十一 期间，短时间内会产生海量订单，高并发成为工程师们需要重点攻克的问题。 5. 栈与队列 hello‑algo.com 81 ‧ 各类待办事项。任何需要实现“先来后到”功能的场景，例如打印机的任务队列、餐厅的出餐队列等。 队列在这些场景中可以有效地维护处理顺序。

两种实现的对比结论与栈一致，在此不再赘述。 5.2.3 队列典型应用 ‧ 淘宝订单。购物者下单后，订单将加入队列中，系统随后会根据顺序处理队列中的订单。在双十一期 间，短时间内会产生海量订单，高并发成为工程师们需要重点攻克的问题。 ‧ 各类待办事项。任何需要实现“先来后到”功能的场景，例如打印机的任务队列、餐厅的出餐队列等， 队列在这些场景中可以有效地维护处理顺序。 第 5 章 栈与队列

两种实现的对比结论与栈一致，在此不再赘述。 5.2.3 队列典型应用 ‧ 淘宝订单。购物者下单后，订单将加入队列中，系统随后会根据顺序依次处理队列中的订单。在双十一 期间，短时间内会产生海量订单，高并发成为工程师们需要重点攻克的问题。 第 5 章 栈与队列 hello‑algo.com 98 ‧ 各类待办事项。任何需要实现“先来后到”功能的场景，例如打印机的任务队列、餐厅的出餐队列等。 队列在这些场景中可以有效地维护处理顺序。

两种实现的对比结论与栈一致，在此不再赘述。 5.2.3 队列典型应用 ‧ 淘宝订单。购物者下单后，订单将加入队列中，系统随后会根据顺序处理队列中的订单。在双十一期 间，短时间内会产生海量订单，高并发成为工程师们需要重点攻克的问题。 ‧ 各类待办事项。任何需要实现“先来后到”功能的场景，例如打印机的任务队列、餐厅的出餐队列等， 队列在这些场景中可以有效地维护处理顺序。 第 5 章 栈与队列