里面代码会用到的头文件
#include <iostream>
#include <string>
#include <memory>
#include <thread>
#include <vector>
#include <stdlib.h>
#include <cmath>
#include <chrono>
#include <ctime>
入门例子
void mytest()
{
std::cout<<"hello"<<'\n';
}
int main()
{
std::thread t(mytest); //开启一个线程
std::cout<<"hello world\n";
t.join(); //终结线程
}
/*输出
hello world
hello
*/
1.上面的代码使用了
std::thread t，这行代码创建了一个新的线程t，并让它执行mytest函数。当这行代码执行时，mytest函数会在新创建的线程上开始执行。主线程（即创建t的线程）则会继续执行下一行代码。2.
t.join()是一个阻塞调用，意味着主线程会等待，直到线程t（即mytest函数）执行完毕。换句话说，t.join()确保了mytest函数在新线程上完成执行后，主线程才会继续执行后续的代码。如果没有t.join()，主线程可能在mytest函数完成之前结束，这可能会导致未定义的行为，因为当主线程结束时，所有其他线程都会被强制终止，即使它们还没有完成它们的任务。
利用多线程去计算
多线程可以加快数组元素的计算，例如，我们先创建一个数组，来进行普通的计算,顺便测试一下运行速度。
//一个简单计算的例子
double cf(double v)
{
if (v<=0)
return v;
std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(1));//让线程停下来1毫秒
return sqrt((v * v+std::sqrt((v-5)*(v+2.5) )/2.0 )/v); //随便的计算
}
std::vector<double> vds;
for(int i=0;i<1000;++i)
vds.push_back(rand()); //随机赋值
std::cout<<vds.size()<<'\n'; //大小
double value=0.0;
auto nowc = clock();//现在的时间
for(auto& info :vds)
{
value += cf(info);
}
std::cout<<"value: "<<value<<"spend time is "<<clock()-nowc<<'\n';
输出内容
1000
value: 120539spend time is 16760
接下来，我们使用多线程来计算一下数组元素，我们让主线程计算一半数组元素，开一个线程计算另外一半数组元素。
在多线程中
//这个函数是给数组中从Begin位置到End位置中元素进行计算
template<class T,typename Fun>
double visit(std::thread::id id,T iterBegin,T iterEnd,Fun f)
{
auto mainThreadId = std::this_thread::get_id();//获取主线程id
if(id == mainThreadId)
std::cout<<"This is MAIN Thread \n";
else
std::cout<<"This is WORK Thread \n";
double v=0;
for(auto iter=iterBegin; iter!=iterEnd;++iter)
v+=f(*iter);
return v;
}
auto iter = vds.begin() +(vds.size()/2);//数组的后一半
double anotherv = 0.0;
auto iterEnd = vds.end();
nowc = clock();
std::thread s( //这里的mainThreadId
[&anotherv,iter,iterEnd,mainThreadId]()
{
anotherv=visit(mainThreadId,iter,iterEnd,cf);//将当前线程id,计算数组后半的数据
});
auto halfv = visit(mainThreadId,vds.begin(),iter,cf); //计算数组前半的数据
s.join();
std::cout<<"halfv+anotherv: "<<(halfv+anotherv)<<"spend time is "<<clock()-nowc<<'\n';
输出内容
This is MAIN Thread
This is WORK Thread
halfv+anotherv: 120539spend time is 7890
由此可见，用多线程的技术后，计算速度比普通计算快接近一半.我们还可以建立三线程等更多线程来计算
//三线程代码
auto mainThreadId = std::this_thread::get_id();//获取主线程id
std::vector<double> vds;
for(int i=0;i<300;++i)
vds.push_back(rand());
std::cout<<vds.size()<<'\n';
double value=0.0;
// 让我们测试一下运行速度
auto nowc = clock();//现在的时间
for(auto& info :vds)
{
value += cf(info);
}
std::cout<<"value: "<<value<<" spend time is "<<clock()-nowc<<'\n';
auto begin1 = vds.begin();
auto iter = vds.begin() +(vds.size()/3);
auto iter2 = iter+(vds.size()/3);
double anotherv = 0.0;
double anotherv2 = 0.0;
auto iterEnd = vds.end();
nowc = clock();
std::thread s( //这里的mainThreadId
[&anotherv,begin1,iter,mainThreadId]()
{
anotherv=visit(mainThreadId,begin1,iter,cf);//将当前线程id,计算数组后半的数据
});
std::thread s2( //这里的mainThreadId
[&anotherv2,iter,iter2,mainThreadId]()
{
anotherv2=visit(mainThreadId,iter,iter2,cf);//将当前线程id,计算数组后半的数据
});
auto halfv = visit(mainThreadId,iter2,vds.end(),cf); //计算数组前半的数据
s.join();
s2.join();
std::cout<<"halfv+anotherv: "<<(halfv+anotherv+anotherv2)<<" spend time is "<<clock()-nowc<<'\n';
/*
输出
300
value: 36321.9 spend time is 4734
This is MAIN Thread
This is WORK Thread
This is WORK Thread
halfv+anotherv: 36321.9 spend time is 1582
*/
关于线程中的 mainThreadId还有几点，有以下几点需要澄清：
线程 ID 的唯一性：1std::this_thread::get_id() 1返回调用线程的唯一标识符。因此，主线程和任何新创建的线程都会有不同的 ID。即使您在主线程中和新线程中都调用了 std::this_thread::get_id() 并将其赋值给 mainThreadId，这两个变量也会持有不同的值，因为它们是不同线程的 ID。捕获列表的作用：在 s 线程的捕获列表中，1mainThreadId 是通过引用捕获的1。这意味着 s 线程中的 mainThreadId 是 main 函数中 mainThreadId 的一个引用。但是，这并不意味着 s 线程中的 mainThreadId 就是主线程的 ID。它只是 main 函数中定义的同一个变量的引用。变量的生命周期：只要 main 函数还在执行，并且 mainThreadId 还在其作用域内，s 线程就可以通过其捕获的引用访问 mainThreadId。但是，一旦 main 函数结束，mainThreadId 的生命周期也就结束了，此时对 s 线程中捕获的引用的访问将是未定义的。