📅  最后修改于: 2023-12-03 15:37:34.772000             🧑  作者: Mango
在C++中使用多线程来查找2D矩阵中的最大值可以加快程序的运行速度。本文将介绍如何使用C++ 11的线程库来实现在2D矩阵中查找最大值的算法。
我们可以把2D矩阵分成若干小块,每个线程负责查找其中一个小块的最大值,最后再将每个小块的最大值合并得到整个矩阵的最大值。
我们定义一个 Matrix
类,其中包含了一个2D矩阵和该矩阵的行数和列数。该类实现了一个查找最大值的方法 findMaximum()
,该方法使用多线程来加速查找过程。
下面是 Matrix
类的代码实现:
class Matrix {
public:
Matrix(int rows, int cols) : rows_(rows), cols_(cols) {
data_ = new int[rows_ * cols_]();
}
~Matrix() {
delete[] data_;
}
int& operator() (int row, int col) {
return data_[row * cols_ + col];
}
int getRows() const {
return rows_;
}
int getCols() const {
return cols_;
}
int findMaximum() const {
const int num_threads = 4; // 使用4个线程
std::vector<std::thread> threads;
std::vector<int> results(num_threads);
const int block_size = rows_ / num_threads;
int start_row = 0;
for (int i = 0; i < num_threads-1; ++i) {
threads.emplace_back([this, &results, i, start_row, block_size]() {
int max_val = std::numeric_limits<int>::min();
for (int row = start_row; row < start_row + block_size; ++row) {
for (int col = 0; col < cols_; ++col) {
max_val = std::max(max_val, (*this)(row, col));
}
}
results[i] = max_val;
});
start_row += block_size;
}
// 主线程查找最后一个块的最大值。
int max_val = std::numeric_limits<int>::min();
for (int row = start_row; row < rows_; ++row) {
for (int col = 0; col < cols_; ++col) {
max_val = std::max(max_val, (*this)(row, col));
}
}
results[num_threads-1] = max_val;
// 等待所有线程结束。
for (auto& t : threads) {
t.join();
}
// 合并所有小块的最大值。
int final_max_val = std::numeric_limits<int>::min();
for (const auto& result : results) {
final_max_val = std::max(final_max_val, result);
}
return final_max_val;
}
private:
int rows_;
int cols_;
int* data_;
};
以下代码展示了如何使用 Matrix
类来查找最大值:
int main() {
Matrix m(1000, 1000);
// 对矩阵进行初始化。
for (int row = 0; row < m.getRows(); ++row) {
for (int col = 0; col < m.getCols(); ++col) {
m(row, col) = rand() % 1000;
}
}
// 查找矩阵的最大值。
int max_val = m.findMaximum();
std::cout << "Maximum value is " << max_val << "." << std::endl;
return 0;
}
本文介绍了如何使用C++ 11的线程库来加速查找2D矩阵中最大值的算法。实现思路是将矩阵分成小块,在多个线程中同时查找每个小块的最大值,最后将每个小块的最大值合并得到整个矩阵的最大值。