C++ 中的线程库和 lamber 表达式

lambeda表达式

语法格式

lambda表达式书写格式：[capture-list] (parameters) mutable -> return-type { statement }

1.lambda表达式各部分说明

• [capture-list] : 捕捉列表，该列表总是出现在lambda函数的开始位置，编译器根据 [] 来判断接下来的代码是否为 lambda 函数，捕捉列表能够捕捉上下文中的变量供 lambda 函数使用。
• (parameters)：参数列表。与普通函数的参数列表一致，如果不需要参数传递，则可以连同 () 一起省略
• mutable：默认情况下，lambda函数总是一个const函数，mutable可以取消其常量性。使用该修饰符时，参数列表不可省略(即使参数为空)。
• ->returntype：返回值类型。用追踪返回类型形式声明函数的返回值类型，没有返回值时此部分可省略。返回值类型明确情况下，也可省略，由编译器对返回类型进行推导。
• {statement}：函数体。在该函数体内，除了可以使用其参数外，还可以使用所有捕获到的变量。
• 注意： 在lambda函数定义中，参数列表和返回值类型都是可选部分，而捕捉列表和函数体可以为空。因此C++11中最简单的 lambda 函数为：[]{}; 该lambda函数不能做任何事情。

举一个最简单的加法例子

int main()
{
int a = 1,b = 2;
//[捕捉列表](参数)->返回值类型{函数体}
auto a1 = [a,b]()->int{return a + b;};
//用a对象捕捉返回值
cout << a1() << endl;
auto a2 = [](int x,int y)->int{return x + y;};
cout << a2(a,b) << endl;
auto a3 = [](int &x,int &y)->int{int z = x; x = y; y = z;};
cout << a3(a,b) << endl;
//还可以用来给sort排序进行选择，选择从大->小，还是从小->大
vector<vector<int>> points = {{1,3},{2,4},{6,5}};
sort(points.begin(), points.end(), [](const vector<int>& u, const vector<int>& v) {
return u[1] < v[1];
});
}

通过上述例子可以看出，lambda表达式实际上可以理解为无名函数，该函数无法直接调用，如果想要直接调用，可借助auto将其赋值给一个变量。

2.捕获列表说明

捕捉列表描述了上下文中那些数据可以被lambda使用，以及使用的方式传值还是传引用。
[var]：表示值传递方式捕捉变量var
[=]：表示值传递方式捕获所有父作用域中的所有变量(包括this)
[&var]：表示引用传递捕捉变量var
[&]：表示引用传递捕捉所有父作用域中的所有变量(包括this)
[this]：表示值传递方式捕捉当前的this指针

注意：

• 父作用域指包含lambda函数的语句块。
• 语法上捕捉列表可由多个捕捉项组成，并以逗号分割。比如：[=, &a, &b]：以引用传递的方式捕捉变量a和b，值传递方式捕捉其他所有变量 [&，a, this]：值传递方式捕捉变量a和this，引用方式捕捉其他变量
• 捕捉列表不允许变量重复传递，否则就会导致编译错误。 比如：[=, a]：=已经以值传递方式捕捉了所有变量，捕捉a重复。
• 在块作用域以外的lambda函数捕捉列表必须为空。
• 在块作用域中的lambda函数仅能捕捉父作用域中局部变量，捕捉任何非此作用域或者非局部变量都会导致编译报错。
• lambda表达式之间不能相互赋值，即使看起来类型相同。

线程库

由来

在 C++11 之前，涉及到多线程问题，都是和平台相关的，比如 windows 和linux 下各有自己的接口，这使得代码的可移植性比较差。C++11 中最重要的特性就是对线程进行支持了，使得 C++ 在并行编程时不需要依赖第三方库，而且在原子操作中还引入了原子类的概念。要使用标准库中的线程，必须包含< thread >头文件。

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <atomic>
using namespace std;
int x = 0;
mutex mtx;
//设置互斥锁
int main()
{
auto add1 = [&](int n){
for (int i = 0; i < n; ++i)
++x;
};
auto add2 = [&](int n){
for (int i = 0; i < n; ++i)
++x;
};
thread t1(add1, 100000);
thread t2(add2, 100000);
t1.join();
t2.join();
cout << x << endl; //让add1和add2分别对x加100000，结果本该是200000，但为什么结果不是200000？
}

因为线程安全的问题，该操作不是原子性的，在add1操作的同时add2也可能对x进行操作，所以会出现问题。

那如何解决呢？

1.进行加锁访问，保证在一个线程操作时另一个线程不能操作

int x = 0;
mutex mtx;
int main()
{
auto add1 = [&](int n){
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
mtx.lock();
//上锁
++x;
mtx.unlock();
//解锁
}
};
auto add2 = [&](int n){
for (int i = 0; i < n; ++i)
{
mtx.lock();
++x;
mtx.unlock();
}
};
thread t1(add1, 100000);
thread t2(add2, 100000);
t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;
}

2.将变量变为原子变量

atomic<int> x = 0;
//设置原子变量x
mutex mtx;
int main()
{
auto add1 = [&](int n){
for (int i = 0; i < n; ++i)
++x;
};
auto add2 = [&](int n){
for (int i = 0; i < n; ++i)
++x;
};
thread t1(add1, 100000);
thread t2(add2, 100000);
t1.join();
t2.join();
cout << x << endl;
}

最后

以上就是高高溪流为你收集整理的C++ 中的线程库和 lamber 表达式的全部内容，希望文章能够帮你解决C++ 中的线程库和 lamber 表达式所遇到的程序开发问题。

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