在C++17中，std::execution 策略为标准库算法引入了并行执行能力，允许开发者通过指定执行策略来提升STL算法在多核环境下的性能。这些策略不会改变算法的行为，但可以显著加快处理大量数据时的速度。
理解 std::execution 执行策略
C++17 在 execution 头文件中定义了三种执行策略：
- std::execution::seq：顺序执行，不允许多线程并行。适用于有依赖关系的操作。
- std::execution::par：并行执行，算法内部可使用多个线程同时运行。
- std::execution::par_unseq：并行且向量化执行，支持并行和SIMD指令（如SSE/AVX）优化。
这些策略作为第一个参数传递给支持并行的STL算法，例如 std::sort、std::for_each、std::transform 等。
如何使用并行执行策略
使用方式非常直观：只需在调用算法时传入对应的策略对象。
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std::vectorstd::iota(data.begin(), data.end(), 0); // 填充 0~999999
// 并行排序
std::sort(std::execution::par, data.begin(), data.end());
// 并行转换：每个元素平方
std::transform(std::execution::par_unseq, data.begin(), data.end(), data.begin(),
[](int x) { return x * x; });
// 并行遍历打印（注意输出可能乱序）
std::for_each(std::execution::par, data.begin(), data.end(),
[](int x) { std::cout
注意：std::for_each 使用 par 时输出顺序无法保证，因为各线程并发执行。
性能提升的关键因素
并行策略能否带来性能提升，取决于多个因素：
- 数据规模：小数据集开销大于收益，建议数据量超过几千项再考虑并行。
- 操作复杂度：计算密集型任务（如数学运算、图像处理）更受益于并行化。
- 线程安全：确保lambda或函数对象无副作用，避免共享状态竞争。
- 硬件支持：多核CPU和编译器对SIMD的支持程度影响 par_unseq 效果。
例如，对百万级整数排序，std::execution::par 通常比串行快1.5~3倍，具体取决于CPU核心数和负载情况。
常见注意事项与限制
虽然并行STL简化了并发编程，但仍需注意以下问题：
- 不是所有算法都支持并行策略，参考文档确认可用性。
- 调试并行代码更困难，race condition 和内存访问冲突需特别留意。
- 过度并行可能导致线程争抢，反而降低性能。
- 某些标准库实现（如旧版libstdc++）对并行支持不完整，需启用特定编译选项（如 -ltbb）。
编译时建议使用 -O2 -march=native -ltbb（GCC/Clang）以获得最佳并行性能。
基本上就这些。合理使用 std::execution 策略，能在不改写整体逻辑的前提下，有效榨取多核CPU的潜力，让STL算法跑得更快。
