要启用并行执行策略，需在调用支持的 stl 算法时传入执行策略参数。1. 包含 头文件；2. 使用 std::execution::par 或 std::execution::par_unseq 作为算法的第一个参数。适合使用并行策略的情况包括：数据量大、操作独立性强、计算密集型任务。使用时需注意线程安全、异常处理、性能未必提升及平台支持情况。常见支持并行的算法有 for_each、transform、reduce、sort 等，但实际效果需通过性能测试验证。
STL 算法从 C++17 开始支持并行执行策略，这为利用多核 CPU 提升程序性能提供了更直接的方式。虽然 STL 本身并没有强制实现并行化，但标准允许你在调用某些算法时传入执行策略（execution policy），从而建议编译器使用并行方式运行。
如何启用并行执行策略？
C++17 引入了三种执行策略，定义在 头文件中：
std::execution::seq：顺序执行，不并行。std::execution::par：并行执行，允许算法内部使用多个线程。std::execution::par_unseq：并行且向量化执行，适用于 SIMD 指令优化（如果硬件支持）。
要使用这些策略，只需将它们作为第一个参数传递给支持的 STL 算法即可。例如：
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#include #include #include std::vector v = /* ... */;std::for_each(std::execution::par, v.begin(), v.end(), [](int& x) { x *= 2;});
需要注意的是，并不是所有 STL 算法都支持并行策略，具体要看编译器和库的实现是否支持。常用的如 for_each, transform, reduce, sort 等一般都有支持。
哪些情况适合使用并行策略？
并行策略并不是万能的，也不是用了就一定快。它更适合以下几种情况：
数据量大：比如处理上万个元素，这时候线程调度的开销可以被摊薄。操作独立性强：每个元素的处理互不影响，没有共享状态或同步需求。计算密集型任务：比如对每个元素做复杂数学运算、图像像素处理等。
如果你只是遍历一个几千个元素的容器，而且每个操作都很轻量，那么并行反而可能变慢。
举个例子：
std::vector data(1'000'000);std::fill(std::execution::par, data.begin(), data.end(), compute_value());
这里填充的数据需要调用一个耗时函数 compute_value()，并行版本就比串行快很多。
使用并行策略需要注意什么？
虽然写起来很简单，但并行执行也带来了一些潜在问题，需要注意：
线程安全：如果你在算法中访问共享资源（比如全局变量、静态变量），必须自己保证线程安全。异常处理：并行执行中抛出异常可能会导致未定义行为，不同实现处理方式不同。性能未必提升：有时候并行带来的线程创建、同步开销会抵消收益。并非所有平台都支持：比如某些老版本的 GCC 或 MSVC 实现可能没有完整支持。
此外，有些算法即使支持并行策略，也可能因为底层实现原因而并未真正并行执行。因此，在实际项目中建议进行性能测试。
并行排序和归约的实用示例
并行排序（parallel sort）
C++17 的 std::sort 可以配合并行策略使用：
std::vector vec = get_big_data();std::sort(std::execution::par, vec.begin(), vec.end());
这对大规模无序数据非常有用，尤其是当比较操作较重时。
并行归约（parallel reduce）
std::reduce 是一个并行友好的替代 std::accumulate 的函数：
int sum = std::reduce(std::execution::par, vec.begin(), vec.end());
不过要注意，reduce 要求操作满足结合律和交换律（比如加法、乘法），否则结果可能不确定。
基本上就这些。并行执行策略是 C++17 给我们的一把“好使的刀”，但它不会自动帮你解决并发问题。关键还是理解你的任务是否适合并行、是否有副作用、以及如何衡量性能。
以上就是STL算法如何实现并行计算 C++17并行执行策略使用详解的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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