클라우드 컴퓨팅의 C++ 병렬 프로그래밍: 성능 이점 활용

#include <thread>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <mutex>
#include <condition_variable>

// 输入图片
std::vector<std::vector<int>> image;

// 分割图片的函数
std::vector<std::vector<int>> sliceImage(int numParts) { /* ... */ }

// 处理图像块的函数
std::vector<int> processBlock(std::vector<int> block) { /* ... */ }

int main() {
    // 获取图片块
    std::vector<std::vector<int>> blocks = sliceImage(8);

    // 初始化锁和条件变量
    std::mutex mtx;
    std::condition_variable cv;

    // 创建线程向量
    std::vector<std::thread> threads;

    // 剩余图像块的数量
    int remainingBlocks = blocks.size();

    // 处理图像块
    for (const auto& block : blocks) {
        threads.emplace_back([&block, &remainingBlocks, &mtx, &cv] {
            // 获取图像块
            std::vector<int> result = processBlock(block);

            // 进入临界区
            std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);

            // 更新剩余图像块的数量
            remainingBlocks--;

            // 如果剩余图像块为 0，则使用条件变量唤醒主线程
            if (remainingBlocks == 0) {
                cv.notify_all();
            }

            // 离开临界区
            lock.unlock();
        });
    }

    // 等待所有线程完成
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
    cv.wait(lock, [&remainingBlocks] { return remainingBlocks == 0; });
    lock.unlock();

    // 合并处理后的图像块
    for (auto& thread : threads) { thread.join(); }

    // 最终处理的图像
    std::vector<std::vector<int>> processedImage; /* ... */

    return 0;
}