从C++17开始，标准库引入了 并行算法支持，通过 std::execution 策略，可以轻松让许多STL算法利用多核CPU进行并行计算。这不仅简化了并发编程，还能显著提升数据密集型操作的性能。
要使用C++17的并行算法功能，需满足以下条件：
-std=c++17
注意：某些平台默认不启用并行执行策略，可能需要额外安装并配置线程后端。
C++17在 <execution></execution> 头文件中定义了三种执行策略：
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这些策略可作为第一个参数传入支持并行的STL算法。
以下代码演示如何使用 std::sort 和 std::for_each 配合并行策略加速处理大量数据：
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <execution>
#include <chrono>
<p>int main() {
std::vector<int> data(10000000);
// 初始化随机数据
std::generate(data.begin(), data.end(), []() { return rand() % 1000; });</p><pre class="brush:php;toolbar:false;">auto start = std::chrono::high_resolution_clock::now();
// 使用并行策略排序
std::sort(std::execution::par, data.begin(), data.end());
auto end = std::chrono::high_resolution_clock::now();
auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end - start);
std::cout << "Parallel sort took " << duration.count() << " ms\n";
// 并行遍历
int sum = 0;
std::for_each(std::execution::par_unseq, data.begin(), data.end(),
[&sum](int x) { sum += x; }); // 注意：此处需原子操作或分区累加避免竞争
return 0;}
red">警告：上面的 sum += x 存在线程竞争，实际应使用 std::transform_reduce 或原子变量。
为避免数据竞争并发挥最大性能，建议：
std::execution::par_unseq
std::reduce 或 std::transform_reduce
例如，安全求和应写成：
long long sum = std::reduce(std::execution::par, data.begin(), data.end(), 0LL);
基本上就这些。正确使用 std::execution 能让你在不写线程代码的情况下，自动获得多核加速效果，但也要注意适用场景和潜在竞争问题。
以上就是C++怎么使用C++17的并行算法库_C++ std::execution与多核性能优化的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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