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C++與OpenMP配合的最簡線程池

最近在寫算法時,發現OpenMP + C++ functional 可以瞬間構造一個線程池,並執行風馬牛不相及的事情。看來,有必要好好思考一下今後算法優化的事情了!
在 g++下通過編譯

#include <iostream>
#include <functional>
#include <vector>
using namespace std;

void fun (int a, int b)
{
    cout<< "fun exec :"<< a << '+' << b << '=' << a + b <<endl;
}

class C{
private:
    float m_c = 2.0f;
public:
    void mp( float d)
    {
        cout<<"c::mp exec :"<< m_c << 'x' << d << '=' << m_c * d <<endl;
    }
};

int main(int argc, char * argv[])
{
    const int task_groups = 5;
    C c [task_groups];
    vector<function<void (void) > > tasks;
    for (int i=0;i<task_groups;++i)
    {
        tasks.push_back(bind( fun , 10, i * 10 ) );
        tasks.push_back(bind( &C::mp , &c[i], i*2.0f ) );
        tasks.push_back(bind(
            [=] (void) {cout << "lambada :" <<i << endl;    }
            ) );
    }
    size_t sz = tasks.size();
#pragma  omp parallel for
    for (size_t i=0;i<sz;++i)
    {
        tasks[i]();
    }
    return 0;
}

輸出:

fun exec :10+0=10
c::mp exec :2x0=0
lambada :0
fun exec :10+10=20
c::mp exec :2x2=4
lambada :1
fun exec :10+20=30
c::mp exec :2x4=8
lambada :2
fun exec :10+30=40
c::mp exec :2x6=12
lambada :3
fun exec :10+40=50
c::mp exec :2x8=16
lambada :4

編譯器選項:
-fopenmp
鏈接選項:
-lgomp

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