C++ 并发编程通过线程、互斥体、条件变量和原子操作等机制实现多任务并发执行。实践案例中，多线程图片处理程序将图片分割为块，并通过线程池并行处理这些块，缩短了处理时间。
C++ 并发编程的理论与实践探索
引言
并发编程涉及同时执行多个任务，它已成为现代软件开发中不可或缺的一部分。C++ 语言提供了丰富的并发性功能，本文将深入探讨这些功能的理论基础和实际应用。
理论基础
实践案例：多线程图片处理
为了展示并发编程的实际应用，我们将实现一个多线程图片处理程序，它将图片划分为多个块，并在每个块上并行执行图像处理任务。
代码实现
#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
using namespace std;
// 图像块结构体
struct ImageBlock {
int start_row; // 块的起始行
int start_col; // 块的起始列
int width; // 块的宽度
int height; // 块的高度
};
// 共享变量保护
mutex m;
condition_variable cv;
// 是否已处理完所有块
bool done = false;
// 图片处理函数
void processImageBlock(ImageBlock block) {
// ... 实际的图像处理操作 ...
}
// 线程处理函数
void threadFunc(vector<ImageBlock>& blocks) {
while (!done) {
// 获取一个未处理的块
unique_lock<mutex> lk(m);
ImageBlock block;
for (auto& b : blocks) {
if (!b.processed) {
block = b;
b.processed = true;
break;
}
}
// 如果没有未处理的块，则等待
if (!block.processed) {
cv.wait(lk);
}
// 对块进行处理
processImageBlock(block);
}
}
int main() {
// 划分图像为块
vector<ImageBlock> blocks;
// ... 省略分割图像的代码 ...
// 创建线程池
vector<thread> threads;
for (int i = 0; i < 4; i++) {
threads.emplace_back(threadFunc, ref(blocks));
}
// 等待所有线程完成
{
unique_lock<mutex> lk(m);
done = true;
cv.notify_all();
}
for (auto& t : threads) {
t.join();
}
return 0;
}运行结果
程序将并行处理图像中的块，从而缩短整体处理时间。输出将显示每条线程处理的块的详细信息。
总结
本文探讨了 C++ 并发编程的理论基础和实践应用。通过引入互斥体、条件变量和原子操作等概念，我们展示了如何实现线程安全和高效的多线程程序。实战案例展示了并发编程在图像处理领域中的实际应用。
以上是C++ 并发编程的理论与实践探索的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
