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。
// 计算无序向量中所有整数的总和std::vector 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 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 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 numbers = {1, 2, 3, 4, 5};std::vector 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 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> resizeTasks; // 转换 std::vector> convertTasks; // 保存 std::vector> saveTasks; // 执行管道 std::vector execute(const std::vector& 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(); }};
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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。
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