标准算法的自动并行

C++17对并行化的一个重要的扩展，就是对标准函数的执行策略进行了修改。69个标准算法都能并行到不同的核上运行，甚至是向量化。

对于使用者来说，如果经常使用STL中的算法，那么就能很轻易的进行并行。可以通过基于现存的STL算法一个执行策略，然后就能享受并行带来的好处。

本节中，我们将实现一个简单的程序(通过一个不太严谨的使用场景)，其中使用了多个STL算法。使用这些算法时，我们将看到如何在C++17中，使用执行策略让这些算法并行化。本节最后一个子节中，我们会了解不同执行策略的区别。

How to do it...

本节，将使用标准算法来完成一个程序。这个程序本身就是在模拟我们实际工作中的场景。当使用这些标准算法时，我们为了得到更快的性能，将执行策略嵌入其中：

包含必要的头文件，并声明所使用的命名空间。其中execution头文件是C++17之后加入的：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <random>
#include <algorithm>
#include <execution>

using namespace std;

这里声明一个谓词函数，其用来判断给定数值的奇偶：
```
static bool odd(int n) { return n % 2; }
```
主函数中先来定义一个很大的vector。我们将对其进行填充，并对其中数值进行计算。这个代码的执行速度是非常非常慢的。对于不同配置的电脑来说，这个vector的尺寸可能会有变化：
```
int main()
{
    vector<int> d (50000000);
```
为了向vector中塞入随机值，我们对随机数生成器进行了实例化，并选择了一种分布进行生成，并且将其打包成为一个可调用的对象。如果你对随机数生成器不太熟，那么你可以回看一下本书的第8章：
```
    mt19937 gen;

    uniform_int_distribution<int> dis(0, 100000);
    auto rand_num ([=] () mutable { return dis(gen); });
```
现在，std::generate算法会用随机值将vector填满。这个算法是C++17新加入的算法，其能接受一种新的参数——执行策略。我们在这个位置上填入std::execution::par，其能让代码进行自动化并行。通过这个参数的传入，可以使用多线程的方式对vector进行填充，如果我们的电脑有多核CPU，那么就可以大大节约我们的时间：
```
    generate(execution::par, begin(d), end(d), rand_num);
```
std::sort想必大家都是非常熟悉了。C++17对其也提供了执行策略的参数：
```
    sort(execution::par, begin(d), end(d));
```

还有std::reverse:

    reverse(execution::par, begin(d), end(d));

然后，我们使用std::count_if来计算vector中奇数的个数。并且也可以通过添加执行策略参数对该算法进行加速：
```
    auto odds (count_if(execution::par, begin(d), end(d), odd));
```

最后，将结果进行打印：

    cout << (100.0 * odds / d.size())
        << "% of the numbers are odd.\n";
}

编译并运行程序，就能得到下面的输出。整个程序中我们就使用了一种执行策略，我们对不同执行策略之间的差异也是非常感兴趣。这个就留给读者当做作业。去了解一下不同的执行策略，比如seq，par和par_vec。不过，对于不同的执行策略，我们肯定会得到不同的执行时间：
```
$ ./auto_parallel
50.4% of the numbers are odd.
```

How it works...

本节并没有设计特别复杂的使用场景，这样就能让我们集中精力与标准库函数的调用上。并行版本的算法和标准串行的算法并没有什么区别。其差别就是多了一个参数，也就是执行策略。

让我们结合以下代码，来看三个核心问题：

generate(execution::par, begin(d), end(d), rand_num);
sort( execution::par, begin(d), end(d));
reverse( execution::par, begin(d), end(d));

auto odds (count_if(execution::par, begin(d), end(d), odd));

哪些STL可以使用这种方式进行并行？

69种存在的STL算法在C++17标准中，都可以使用这种方式进行并行，还有7种新算法也支持并行。虽然这种升级对于很多实现来说很伤，但是也只是在接口上增加了一个参数——执行策略参数。这也不是意味着我们总要提供一个执行策略参数。并且执行策略参数放在了第一个参数的位置上。

这里有69个升级了的算法。并且有7个新算法在一开始就支持了并发：

adjacent difference, adjacent find.
all_of, any_of, none_of
copy
count
equal
fill
find
generate
includes
inner product
in place merge, merge
is heap, is partitioned, is sorted
lexicographical_compare
min element, minmax element
mismatch
move
n-th element
partial sort, sort copy
partition
remove + variations
replace + variations
reverse / rotate
search
set difference / intersection / union /symmetric difference
sort
stable partition
swap ranges
transform
unique

详细的内容可以查看C++ Reference。(参考页面)

这些算法的升级是一件令人振奋的事！如果我们之前的程序使用了很多的STL算法，那么就很容易的将这些算法进行并行。这里需要注意的是，这样的的改变并不意味着每个程序自动化运行N次都会很快，因为多核编程更为复杂，所要注意的事情更多。

不过，在这之前我们现在都会用std::thread，std::async或是第三方库进行复杂的并行算法设计，而现在我们可以以更加优雅、与操作系统不相关的方式进行算法的并行化。

执行策略是如何工作的？

执行策略会告诉我们的标准函数，以何种方式进行自动化并行。

std::execution命名空间下面，有三种策略类型：

执行策略意味着我们需要进行严格限制。严格的约定，让我们有更多并行策略可以使用：

并行算法对所有元素的访问，必须不能导致死锁或数据竞争。
向量化和并行化中，所有可访问的函数不能使用任何一种阻塞式同步。

我们需要遵守这些规则，这样才不会将错误引入到程序中。

Note：
STL的自动并行化，并总能保证有加速。因为具体的情况都不一样，所以可能在很多情况下并行化并没有加速。多核编程还是很有难度的。

向量化是什么意思？

向量化的特性需要编译器和CPU都支持，让我们先来简单的了解一下向量化是如何工作的。假设我们有一个非常大的vector。简单的实现可以写成如下的方式：

std::vector<int> v {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 /*...*/};

int sum {std::accumulate(v.begin(), v.end(), 0)};

编译器将会生成一个对accumulate调用的循环，其可能与下面代码类似：

int sum {0};

for (size_t i {0}; i < v.size(); ++i) {
    sum += v[i];
}

从这点说起，当编译器开启向量化时，就会生成类似如下的代码。每次循环会进行4次累加，这样循环次数就要比之前减少4倍。为了简单说明问题，我们这里没有考虑不为4倍数个元素的情况：

int sum {0};
for (size_t i {0}; i < v.size() / 4; i += 4) {
    sum += v[i] + v[i+1] + v[i + 2] + v[i + 3];
}
// if v.size() / 4 has a remainder,
// real code has to deal with that also.

为什么要这样做呢？很多CPU指令都能支持这种操作sum += v[i] + v[i+1] + v[i+2] + v[i+3]；，只需要一个指令就能完成。使用尽可能少的指令完成尽可能多的操作，这样就能加速程序的运行。

自动向量化非常困难，因为编译器需非常了解我们的程序，这样才能进行加速的情况下，不让程序的结果出错。目前，至少可以通过使用标准算法来帮助编译器。因为这样能让编译器更加了解哪些数据流能够并行，而不是从复杂的循环中对数据流的依赖进行分析。

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