什麼是並行處理？

📌 讓程式同時進行多項任務

你一邊下載影片，一邊聽音樂，這就是並行

用 std::thread 來建立多個執行緒（threads），讓 CPU 同時處理不同工作

範例

#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;
void work1() 
{
    for (int i = 0; i < 5; ++i) 
    {
        cout << "慢數：" << i << endl;
    }
}
void work2() 
{
    for (int i = 0; i < 5; ++i)
     {
        cout << "快數：" << i << endl;
    }
}
int main()
 {
    thread t1(work1);
    thread t2(work2); 
    t1.join(); 
    t2.join();
    cout << "都完成了！" << endl;
}

📌 thread t1(work1);：啟動一個執行緒執行 work1()

📌 t1.join();：等待該執行緒結束，否則主程式會提早結束

使用 Lambda 建立執行緒

#include <iostream>
#include <thread>
using namespace std;
int main() 
{
    thread t([] 
    {
        for (int i = 0; i < 3; ++i) cout << "執行中：" << i << endl;
    });
    cout << "繼續中..." << endl;
    t.join();
}

📌 Lambda 可以讓程式更簡潔，適合簡單任務

多執行緒同步

📌 多執行緒有時會「搶資料」，造成混亂

為了避免衝突，我們用 互斥鎖 (mutex) 來保護共享資源

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
using namespace std;
int counter = 0;
mutex mtx;
void add_count() 
{
    for (int i = 0; i < 1000; ++i) 
    {
        lock_guard<mutex> lock(mtx); 
        ++counter;
    }
}
int main() 
{
    thread t1(add_count);
    thread t2(add_count);
    t1.join();
    t2.join();
    cout << "結果：" << counter << endl;
}

📌 若沒有 mutex，結果可能亂掉

async 與 future

📌 C++11 提供 std::async 讓你輕鬆執行背景任務

#include <iostream>
#include <future>
using namespace std;
int slow_add(int a, int b) 
{
    this_thread::sleep_for(chrono::seconds(2));
    return a + b;
}
int main() 
{
    future<int> result = async(slow_add, 3, 5);
    cout << "運算中...先做別的事\n";
    cout << "結果：" << result.get() << endl;
}

📌 .get() 會等結果完成後才取出。

結論

📌 讓程式同時執行多項任務，提升速度與效率

std::thread，我們可以建立多個工作執行緒

搭配 mutex 能避免資料衝突

async 與 future 則讓非同步運算更簡單，適合背景工作或 I/O 操作