tbb::parallel_for
是 Intel Threading Building Blocks (TBB) 库中的一个并行算法,用于在多个线程上并行执行循环。它可以将一个循环迭代拆分成多个子任务,并在多个线程上并行执行这些子任务,从而提高程序的执行效率。
tbb::parallel_for
可以自动将循环迭代拆分成多个子任务,并在多个线程上并行执行,充分利用多核处理器的计算能力。tbb::parallel_for
可以根据系统的处理器数量动态调整并行度,具有良好的可扩展性。tbb::parallel_for
只需简单地替换传统的 for 循环,无需复杂的线程管理和同步操作。tbb::parallel_for
有两种主要的使用方式:
tbb::parallel_for
适用于以下场景:
以下是一个使用 tbb::parallel_for
实现数组非递归拆分迭代的示例代码:
#include <tbb/tbb.h>
#include <iostream>
void processArray(int* array, size_t size) {
tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<size_t>(0, size),
[&](const tbb::blocked_range<size_t>& r) {
for (size_t i = r.begin(); i != r.end(); ++i) {
// 对数组元素进行处理
array[i] *= 2;
}
});
}
int main() {
const size_t size = 10;
int array[size] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
processArray(array, size);
for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
std::cout << array[i] << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
tbb::parallel_for
时,程序出现数据竞争(data race)错误。原因:数据竞争通常是由于多个线程同时访问和修改同一个数据导致的。
解决方法:
std::atomic
进行原子操作。std::mutex
进行保护。示例代码(使用互斥锁):
#include <tbb/tbb.h>
#include <iostream>
#include <mutex>
std::mutex mtx;
void processArray(int* array, size_t size) {
tbb::parallel_for(tbb::blocked_range<size_t>(0, size),
[&](const tbb::blocked_range<size_t>& r) {
for (size_t i = r.begin(); i != r.end(); ++i) {
std::lock_guard<std::mutex> lock(mtx);
// 对数组元素进行处理
array[i] *= 2;
}
});
}
int main() {
const size_t size = 10;
int array[size] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
processArray(array, size);
for (size_t i = 0; i < size; ++i) {
std::cout << array[i] << " ";
}
std::cout << std::endl;
return 0;
}
通过以上方法,可以有效避免数据竞争错误,确保程序的正确性和稳定性。
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