【c++】简单了解并行计算库PPL

先来一波基础概念：
在操作系统中是指，一组程序按独立异步的速度执行，无论从微观还是宏观，程序都是一起执行的。

使用并行模式库 (PPL) 帮助我们实现并行。

PPL 提供以下功能：
任务并行：基于 Windows 线程池来并行执行多个工作项（任务）的机制
并行算法：基于并发运行时对数据集合进行处理的泛型算法
并行容器和对象：对元素提供安全并发访问的泛型容器类型

首先看一个小例子，源代码来自MSDN，点击这里看原文。
实现的是串行和并行模式下斐波那契数列的计算，不过写的比较复杂，我稍微改动了下。
例子1

#include <windows.h>#include <ppl.h>#include <array>#include <vector>#include <algorithm>#include <iostream>using namespace concurrency;using namespace std;vector<double> number;template <class Function>DWORD time_call(Function&& function){    DWORD start = GetTickCount();    function();    DWORD end = GetTickCount();    return end - start;}// 斐波那契数列double fibonacci(double number){    if (number <= 1)    {        return number;    }    return fibonacci(number-1)+ fibonacci(number - 2);}int main(){    array<double, 4> arr{24, 26, 41, 42};    DWORD time = time_call([&]     {        for_each(begin(arr), end(arr), [](double &n) {        number.push_back(fibonacci(n));        });     });    cout << "串行，运行时间为:"<< time << "ms" << endl;    time = time_call([&]    {        parallel_for_each(begin(arr), end(arr), [](double &n) {            number.push_back(fibonacci(n));        });     });    cout << "并行，运行时间为:" << time << "ms" << endl;    system("pause");    return 0;}

运行结果：

在让我们通过VS2015的诊断空间看看。
这是串行运行时：

这是并行运行时:

等数据足够多且大的时候，并行的效率将会远远高于串行。
以上的例子使用的是
parallel_for：并行方式遍历一个区间。

例子2
parallel_for_each 算法以并行方式对迭代容器执行任务,和parallel_for类似。

    int index = 0;    vector<int> number{1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14};    parallel_for_each(begin(number), end(number), [&index](int num) {        index++;        cout << "第" << index << "个数据为" << num << endl;    });

至于为什么会出现这种输出结果，很好理解，几个任务同时访问index的内存并对数值进行+1的操作，在其中一个任务开始输出的时候，index已经不知道被访多少次了。

例子3
通过并行，是可以用钱换时间的。。

parallel_invoke 算法采用一系列工作函数（lambda 函数、函数对象或函数指针）作为其参数。 可对 parallel_invoke 算法进行重载以采用 2 到 10 个参数。 传递给 parallel_invoke 的每个函数都必须采用零个参数。

依然是来自于msdn的例子，原文点击这里
代码太长了，我就不粘过来了，大家可以自己点击进去看。
运行的程序是通过串行和并行执行双调排序算法。
运行结果：

诊断工具结果：

其他内容，大家可以看msdn中的并行算法，讲的很详细也很清楚。