如何利用c++17的并行算法(parallel algorithms)加速数据处理？ (std::execution策略)

std::execution::par 和 std::execution::par_unseq 的实际区别在哪？

两者都启用多线程并行，但 std::execution::par_unseq 还允许编译器对同一迭代内操作做向量化（如 SIMD），而 std::execution::par 仅保证线程级并行，不承诺向量化。这意味着：若你的算法逻辑可安全重排（比如累加、求最大值、transform），std::execution::par_unseq 通常更快；但若涉及顺序敏感的副作用（如修改共享计数器、依赖前序迭代结果），必须用 std::execution::par，否则行为未定义。

常见误用：对含 std::cout 或 push_back() 到同一容器的操作盲目加 par_unseq —— 输出乱序、数据竞争风险极高。

哪些标准算法真正支持并行执行策略？

不是所有 函数都支持 std::execution 策略。C++17 明确要求支持并行化的有：

• std::sort、std::stable_sort
• std::for_each、std::for_each_n
• std::reduce、std::transform_reduce
• std::exclusive_scan、std::inclusive_scan
• std::transform、std::copy、std::fill
• std::find、std::find_if、std::search

注意：std::unique、std::partition、std::nth_element 等虽在标准中“鼓励实现支持”，但实际是否并行取决于 STL 实现（如 libstdc++ 12+ 和 libc++ 14+ 才逐步补全）。调用前务必查文档或实测 std::chrono 对比耗时。

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为什么开了 std::execution::par 反而更慢？

并行开销（线程创建/同步/任务划分）远超计算本身时，加速比为负。典型场景包括：

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• 输入规模太小（如 std::vector 只有几百个元素）
• 每项操作极轻量（如 [](int x) { return x * 2; }）
• 迭代器非随机访问（如 std::list 上用 std::for_each）—— 大部分 STL 实现会退化为串行
• 内存带宽瓶颈（如大量 cache-unfriendly 的随机读写）

建议：对 N 的整型数组，先用串行；超过后才试并行，并用

std::chrono::high_resolution_clock

如何正确传递执行策略并避免编译错误？

必须显式传入策略对象作为**第一个参数**，且头文件需包含 。常见错误写法：

#include 
#include 
std::vector v(100000, 1);
// ❌ 错误：策略位置不对，或漏掉 
std::sort(v.begin(), v.end(), std::execution::par);
// ✅ 正确：策略是首个参数，且迭代器类型要匹配
std::sort(std::execution::par, v.begin(), v.end());
// ✅ transform 示例（注意输出迭代器不能和输入重叠，除非用 par_unseq + 无副作用）
std::vector out(v.size());
std::transform(std::execution::par_unseq,
v.begin(), v.end(),
out.begin(),
[](int x) { return x * x; });

关键点：策略类型是函数调用的**重载决议依据**，编译器靠它选择并行版本重载。漏传、错位、或用在不支持的算法上，都会 fallback 到串行版本（无声失败），而非报错。

真正容易被忽略的是：并行算法要求迭代器满足 RandomAccessIterator，且谓词/操作必须是无状态、无外部依赖、无副作用（尤其对 par_unseq）。哪怕一个 lambda 捕获了局部 std::mutex，就已违反前提。