如何在 C++ 中使用 STL 进行分布式计算？

如何在 c++ 中使用 stl 进行分布式计算？通过使用 stl 算法并行化、使用执行器和开发实战案例，例如图像处理管道。

如何使用 STL 在 C++ 中进行分布式计算

简介

分布式计算涉及在多个计算机节点上分配任务以提高处理速度。C++ 标准模板库 (STL) 提供了并发性工具，使您可以开发分布式计算应用程序。

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Parallelizing STL Algorithms

可以通过使用 std::async 和 std::future 函数将 STL 算法并行化。std::async 启动一个异步任务，返回指向该任务生成的 std::future 对象的句柄。

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在现实生活中的购物过程，购物者需要先到商场，找到指定的产品柜台下，查看产品实体以及标价信息，如果产品合适，就将该产品放到购物车中，到收款处付款结算。电子商务网站通过虚拟网页的形式在计算机上摸拟了整个过程，首先电子商务设计人员将产品信息分类显示在网页上，用户查看网页上的产品信息，当用户看到了中意的产品后，可以将该产品添加到购物车，最后使用网上支付工具进行结算，而货物将由公司通过快递等方式发送给购物者

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// 计算无序向量中所有整数的总和
std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
int sum = 0;

// 并行化 for_each 算法
std::for_each(numbers.begin(), numbers.end(), [&](int n) {
  std::future<int> result = std::async(std::launch::async, [] { return n * n; });

  // 在另一个线程中执行的计算
  sum += result.get();
});

std::cout << "Sum: " << sum << std::endl;

Using Executors

执行器是并发性库的一部分，提供了跨线程池管理任务的抽象。可以使用 std::execution::parallel_unsequenced 策略在执行器上并行化 STL 算法。

// 查找向量中所有奇数
std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5};
std::vector<int> oddNumbers;

// 使用执行器上的 parallel_unsequenced 策略
std::execution::parallel_unsequenced(numbers.begin(), numbers.end(),
                                    [&](int n) { if (n % 2) oddNumbers.push_back(n); });

std::cout << "Odd numbers: ";
for (int n : oddNumbers) {
  std::cout << n << " ";
}
std::cout << std::endl;

实战案例

并行化图像处理管道

想象一下，您有一个管道来处理图像，包括调整大小、转换和保存图像操作。通过并行化这些操作，您可以显著提高管道吞吐量。

// 图像处理管道
struct ImageProcessingPipeline {
  // 调整大小
  std::vector<std::future<cv::Mat>> resizeTasks;

  // 转换
  std::vector<std::future<cv::Mat>> convertTasks;

  // 保存
  std::vector<std::future<void>> saveTasks;

  // 执行管道
  std::vector<cv::Mat> execute(const std::vector<cv::Mat>& images) {
    for (const cv::Mat& image : images) {
      // 并行化调整大小
      resizeTasks.emplace_back(std::async(std::launch::async,
                                         [&image] { return resize(image, 500, 500); }));
    }

    // 等待所有调整大小的任务完成
    for (auto& task : resizeTasks) task.get();

    // 并行化转换
    for (auto& resizedImage : resizeTasks) {
      convertTasks.emplace_back(
          std::async(std::launch::async, [&resizedImage] { return convert(resizedImage); }));
    }

    // 等待所有转换任务完成
    for (auto& task : convertTasks) task.get();

    // 并行化保存
    for (auto& convertedImage : convertTasks) {
      saveTasks.emplace_back(std::async(std::launch::async,
                                     [&convertedImage](const std::string& path) { return save(convertedImage, path); },
                                     "output/image_" + std::to_string(i) + ".jpg"));
    }

    // 等待所有保存任务完成
    for (auto& task : saveTasks) task.get();
  }
};

通过使用 STL 的并发性工具和执行器，您可以在 C++ 中轻松开发高效的分布式计算应用程序。