


Quels sont les frameworks et bibliothèques de programmation concurrente en C++?? Quels sont leurs avantages et limites respectifs ?
May 07, 2024 pm 02:06 PMCadre de programmation simultanée C++ avec les options suivantes?: threads légers (std::thread) ; conteneurs et algorithmes simultanés Boost sécurisés ; OpenMP pour les multiprocesseurs à mémoire partagée?; Thread Building Blocks (TBB) hautes performances?; Bibliothèque (cpp-Concur).
Cadres et bibliothèques de programmation simultanée en C++?: explication détaillée et comparaison
La programmation simultanée est essentielle pour les applications modernes, permettant au code de s'exécuter simultanément dans plusieurs threads ou processus, améliorant ainsi les performances et la réactivité. C++ fournit une gamme de frameworks et de bibliothèques de programmation simultanée, chacun avec ses propres avantages et limites.
1. Thread (std::thread)
Thread est un mécanisme de concurrence léger fourni dans la bibliothèque standard C++. Il vous permet d'exécuter du code dans un thread séparé sans utiliser de framework de niveau supérieur.
Avantages?: Léger, facile à utiliser, faible surcharge.
Limitations?: La gestion des threads et des opérations de synchronisation est lourde et nécessite une maintenance manuelle des cycles de vie des threads et des mécanismes de synchronisation.
2. Boostez les conteneurs et algorithmes simultanés
La bibliothèque Boost fournit une série de conteneurs et d'algorithmes simultanés, tels que les versions simultanées de std::list, std::map et std::sort. Ces conteneurs et algorithmes utilisent des mécanismes de verrouillage pour assurer la sécurité des threads, permettant à plusieurs threads d'accéder simultanément aux structures de données partagées.
Avantages?: Sans fil et facile à utiliser.
Limitations?: Peut entra?ner une surcharge supplémentaire et peut ne pas convenir aux applications hautement concurrentes.
3. OpenMP
OpenMP est une API pour les systèmes multiprocesseurs à mémoire partagée. Il vous permet de spécifier des régions parallèles dans votre code à l'aide des directives pragma, et le compilateur convertit ces régions en code parallèle au moment de la compilation.
Avantages : Facile à utiliser, adapté aux applications gourmandes en calcul, le parallélisme peut être optimisé par le compilateur.
Limitations?: Disponible uniquement sur les compilateurs et les plates-formes prenant en charge OpenMP, peut être difficile à déboguer.
4. TBB (Thread Building Block)
TBB est un framework de concurrence hautes performances développé par Intel. Il fournit un ensemble de primitives et d'abstractions con?ues pour simplifier la programmation parallèle. TBB utilise la décomposition des taches, la planification du vol de travail et l'optimisation de la localisation du cache pour atteindre des performances élevées.
Avantages?: Hautes performances, bonne évolutivité et facilité d'utilisation.
Limitations?: Dépend de la plate-forme et du compilateur, peut nécessiter des réglages supplémentaires.
5. Bibliothèque d'interopérabilité de concurrence C++ (cpp-Concur)
cpp-Concur est un framework de concurrence multiplateforme développé par Microsoft. Il fournit une série de primitives pour la planification des taches, la synchronisation et la communication, assurant ainsi une compatibilité multiplateforme sur différentes plates-formes et compilateurs.
Avantages?: Multiplateforme, flexible et facile à utiliser.
Limitations?: Peut avoir une surcharge plus élevée que d'autres frameworks, la documentation peut ne pas être aussi complète que d'autres frameworks.
Cas pratique?:
Ce qui suit est un exemple simple d'utilisation du conteneur simultané Boost?:
#include <boost/thread/shared_mutex.hpp> #include <boost/thread.hpp> using namespace std; using namespace boost; shared_mutex mtx; unordered_map<int, string> shared_data; void writer_thread() { unique_lock<shared_mutex> lock(mtx); shared_data[1] = "foo"; } void reader_thread() { shared_lock<shared_mutex> lock(mtx); cout << shared_data[1] << endl; } int main() { boost::thread writer(writer_thread); boost::thread reader(reader_thread); writer.join(); reader.join(); return 0; }
Dans cet exemple, nous utilisons shared_mutex
pour protéger les données partagées et autoriser les opérations de lecture et d'écriture simultanées.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Cet article vise à résoudre l'erreur de redéfinition de la fonction NodEcLareArray_Column () commune dans le développement de PHP. Cette erreur se produit généralement lorsque vous essayez de personnaliser la fonction Array_Column, qui est déjà intégrée dans les versions plus récentes de PHP. L'article expliquera en détail comment implémenter en toute sécurité l'ancienne version de la solution de polyfill via condition de jugement conditionnel_exists (), ainsi que les meilleures pratiques pour supprimer directement les fonctions personnalisées redondantes dans un environnement PHP moderne pour assurer la robustesse et la maintenabilité du code.

Le noyau du développement par PHP du résumé du texte d'IA est d'appeler les API de service AI externes (comme OpenAI, HuggingFace) en tant que coordinateur pour réaliser le prétraitement du texte, les demandes d'API, l'analyse de la réponse et l'affichage des résultats; 2. La limitation est que les performances informatiques sont faibles et que l'écosystème de l'IA est faible. La stratégie de réponse consiste à tirer parti des API, un découplage de service et un traitement asynchrone; 3. La sélection des modèles doit peser la qualité du résumé, le co?t, le retard, la concurrence, la confidentialité des données et des modèles abstraits tels que GPT ou BART / T5 sont recommandés; 4. L'optimisation des performances comprend le cache, les files d'attente asynchrones, le traitement par lots et la sélection des zones à proximité. Le traitement des erreurs doit couvrir la limite actuelle RETRING, le délai d'expiration du réseau, la sécurité des clés, la vérification et la journalisation des entrées pour assurer le fonctionnement stable et efficace du système.

Les fonctions sont l'unité de base de l'organisation du code en C, utilisé pour réaliser la réutilisation et la modulation du code; 1. Les fonctions sont créées par des déclarations et des définitions, telles que INTADD (INTA, INTB) renvoie la somme des deux nombres; 2. Passez les paramètres lors de l'appel de la fonction et renvoyez le résultat du type correspondant après l'exécution de la fonction; 3. La fonction sans rendement de fonction utilise vide comme type de retour, tel que voidgreet (StringName) pour la sortie des informations de salutation; 4. L'utilisation des fonctions peut améliorer la lisibilité du code, éviter la duplication et faciliter la maintenance, qui est le concept de base de la programmation C.

DecType est un mot-clé utilisé par C 11 pour déduire les types d'expression au moment de la compilation. Les résultats de la dérivation sont précis et n'effectuent pas de conversion de type. 1. Dectype (Expression) n'analyse que les types et ne calcule pas les expressions; 2. Déduire le nom de variable Dectype (x) en tant que type de déclaration, tandis que Decltype ((x)) est déduit comme x en raison de l'expression de Lvalue; 3. Il est souvent utilisé dans les modèles pour déduire la valeur de retour via le type de retour de queue 4. Les déclarations de type complexe peuvent être simplifiées en combinaison avec Auto, telles que Dectype (Vec.Begin ()) IT = Vec.Begin (); 5. évitez les classes codées durs dans les modèles

C FoldeRexpressions est une caractéristique introduite par C 17 pour simplifier les opérations récursives dans les modèles de paramètres variadiques. 1. Le pli gauche (args ...) Sum de gauche à droite, comme la somme (1,2,3,4,5) renvoie 15; 2. Logical et (args && ...) déterminez si tous les paramètres sont vrais, et les paquets vides renvoient vrai; 3. Utiliser (std :: cout

La boucle de plage basée sur C de C améliore la lisibilité du code et réduit les erreurs en simplifiant la syntaxe. Sa structure de base concerne (Déclaration: gamme), qui convient aux tableaux et aux conteneurs STL, tels que la traversée Intarr [] ou STD :: Vectorvec. L'utilisation de références (telles que conststd :: string & name) peut éviter de copier les frais généraux et peut modifier le contenu de l'élément. Les notes incluent: 1. Ne modifiez pas la structure du conteneur dans la boucle; 2. Assurez-vous que la plage est efficace et évitez l'utilisation de la mémoire libérée; 3. Il n'y a pas d'index intégré et nécessite une maintenance manuelle du comptoir. La ma?trise de ces points clés vous permet d'utiliser cette fonctionnalité efficacement et en toute sécurité.

AbinarySearchtree (BST) IsabinaryTreewhereTheleftsUbtreContainainslyNodeswithvalueslesshanthenode’svalue, TheRightSubTreConontainsonlyNodeswithvaluesGreaterthantheNode’svalue, andbothsubtreeSustalsobeBsts; 1. implémentation de la thèsecluserenereenstructurestructrescobebe;

L'appel des scripts Python en C nécessite l'implémentation via PythonCapi. Tout d'abord, initialisez l'interpréteur, puis importez le module et appelez la fonction, et enfin nettoyez les ressources; Les étapes spécifiques sont: 1. Initialisez l'interpréteur Python avec py_initialize (); 2. Chargez le module de script Python avec pyimport_import (); 3. Obtenez la fonction objectif via pyObject_getAtTrString (); 4. Utilisez pyObject_CallObject () pour passer des paramètres pour appeler la fonction; 5. Appelez py_decref () et py_finalize () pour libérer la ressource et fermer l'interprète; Dans l'exemple, bonjour est appelé avec succès
