C++ std::thread多线程初探

#include <vector>
#include <thread>
#include <functional>
#include <numeric>
#include <iostream>

template <typename Iterator, typename T>
T parallel_accumulate(Iterator first, Iterator last, T init)
{
    if (first == last) // 长度为0时直接返回初始值
        return init;
    constexpr size_t min_per_thread = 25;             // 当计算量很大时规定每一个块的最小计算量
    const size_t length = std::distance(first, last); // distance计算两个迭代器之间的距离
    const size_t max_threads = // 用范围内元素的总数量除以线程(块)中最小任务数，并保证其大于1
        length / min_per_thread + 1;
    const size_t hardware_threads = // 返回硬件支持的并发线程数，为0时代表无确定值
        std::thread::hardware_concurrency();
    const size_t num_threads = // 计算程序使用的所有线程数
        std::min(hardware_threads != 0 ? hardware_threads : 2, max_threads);
    const size_t block_size = length / num_threads; // 运算目标分组大小
    std::vector<T> results(num_threads);            // 创建线程表
    /* 实际上num_threads可以等于1，此时该函数也可以确保计算的正确性 */
    std::vector<std::thread> threads(num_threads - 1); // 减1是因为此时有主线程存在

    /* 至此，计算出并发线程数num_threads，储存结果的容器results，线程表threads，运算块大小block_size */

    Iterator block_start = first;// 块起点为容器起点
    // 开始
    for (size_t i = 0; i < (num_threads - 1); ++i)
    {
        Iterator block_end = block_start;
        std::advance(block_end, block_size);        // advance将迭代器（数据）移动n位（块大小）
        threads[i] = std::thread(                   // 创建线程
            [&results, block_start, block_end, i]() // 调用lambda进行计算，每次计算块大小的数据存入结果容器
            {
                results[i] = std::accumulate(
                    block_start, block_end, results[i]);
            });
        block_start = block_end; // 每次将起点移动到本次终点
    }
    results[num_threads - 1] = std::accumulate( // 计算最后一组
        block_start, last, results[num_threads - 1]);
    for (auto &i : threads) // 等待线程完成其执行
        i.join();
    return std::accumulate(results.begin(), results.end(), init); // 计算结果容器内结果的和
}

int main()
{
    std::vector<int> a{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};
    int sum = parallel_accumulate(a.begin(), a.end(), 20);
    std::cout << sum << std::endl;
}