怎样利用C++的并行算法提升性能 使用execution::par策略优化

要发挥c++++17中std::execution::par的作用，需注意以下关键点：1. 了解其基本用法，即在支持的stl算法中传入该执行策略以启用并行化；2. 合理选择适合的场景，如数据量大、计算密集型且无副作用的操作；3. 注意性能陷阱，包括线程调度开销、内存访问竞争及不同stl实现的支持差异；4. 使用前应进行基准测试，并确保操作线程安全，避免盲目替换串行算法。

在C++17引入并行算法之后，开发者可以更方便地利用多核处理器来提升程序性能。其中，

std::execution::par

要真正发挥它的作用，有几个关键点需要注意。

了解

execution::par

登录后复制

的基本用法

std::execution::par

立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；

例如：

#include <algorithm>
#include <vector>
#include <execution>

std::vector<int> data = /* 初始化大量数据 */;

std::sort(std::execution::par, data.begin(), data.end());

这段代码会使用多个线程对

data

par

AppMall应用商店

AI应用商店，提供即时交付、按需付费的人工智能应用服务

56

查看详情

合理选择适合并行化的场景

并不是所有情况下使用

execution::par

• 数据量大：如果容器中的元素数量非常少（比如几百个以内），开启并行反而可能导致额外的线程调度开销。
• 计算密集型操作：例如排序、查找、变换等需要大量CPU运算的任务。
• 无副作用的操作：并行执行要求每个线程的操作彼此独立，不能有共享状态修改等问题。

举个例子，如果你有一个包含百万级浮点数的数组，要做一个耗时的数学变换（如平方、三角函数等），那么使用

transform

par

std::transform(std::execution::par,
               data.begin(), data.end(),
               result.begin(),
               [](int x) { return heavy_computation(x); });

注意潜在的性能陷阱和限制

虽然

execution::par

• 线程调度开销：小任务并行化可能得不偿失，因为创建和管理线程本身也有成本。
• 内存访问竞争：如果多个线程同时读写同一块内存区域，可能会导致性能下降甚至数据错误。
• 并非所有STL实现都支持良好：某些编译器或标准库（如MSVC的PPL支持较好）对并行算法的支持程度不同，实际效果可能有差异。
• 调试困难：并行程序更容易出现竞态条件、死锁等问题，调试起来也更复杂。

所以，在决定是否使用

par

总结建议

• 对于大数据量、高计算强度的操作，优先考虑使用

  execution::par

  登录后复制
  。
• 使用前做性能测试，避免盲目替换原有串行算法。
• 确保你的操作是“线程安全”的，不要有共享状态的修改。
• 如果发现性能没有提升，可能是任务粒度过小，或者系统资源已满载。

基本上就这些。合理使用C++的并行算法，能让你轻松榨取多核CPU的性能潜力，但也要注意别让它变成负担。

以上就是怎样利用C++的并行算法提升性能 使用execution::par策略优化的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！