简介
前文介绍了async用法，很多朋友说用的不多，我对async的理解就是开辟一个一次性的线程执行并行任务，主线程可以通过future在合适的时机执行等待汇总结果。本文通过并行和函数式编程，演示快速排序提升效率的一种方式。
快速排序
快速排序（Quick Sort）是一种高效的排序算法，采用分治法的思想进行排序。以下是快速排序的基本步骤：
- 选择一个基准元素（pivot）：从数组中选择一个元素作为基准元素。选择基准元素的方式有很多种，常见的是选择数组的第一个元素或最后一个元素。
- 分区（partitioning）：重新排列数组，把比基准元素小的元素放在它的左边，把比基准元素大的元素放在它的右边。在这个过程结束时，基准元素就处于数组的最终位置。
- 递归排序子数组：递归地对基准元素左边和右边的两个子数组进行快速排序。
以下是一个基本的快速排序的C++实现：
//c++ 版本的快速排序算法template<typename T>void quick_sort_recursive(T arr[], int start, int end) {if (start >= end) return;T key = arr[start];int left = start, right = end;while(left < right) {while (arr[right] >= key && left < right) right--;while (arr[left] <= key && left < right) left++;std::swap(arr[left], arr[right]);}if (arr[left] < key) {std::swap(arr[left], arr[start]);}quick_sort_recursive(arr, start, left - 1);quick_sort_recursive(arr, left + 1, end);}template<typename T>void quick_sort(T arr[], int len) {quick_sort_recursive(arr, 0, len - 1);}
排序演示
假设一开始序列{xi}是：5，3，7，6，4，1，0，2，9，10，8。
此时，ref=5，i=1，j=11，从后往前找，第一个比5小的数是x8=2，因此序列为：2，3，7，6，4，1，0，5，9，10，8。
此时i=1，j=8，从前往后找，第一个比5大的数是x3=7，因此序列为：2，3，5，6，4，1，0，7，9，10，8。
此时，i=3，j=8，从第8位往前找，第一个比5小的数是x7=0，因此：2，3，0，6，4，1，5，7，9，10，8。
此时，i=3，j=7，从第3位往后找，第一个比5大的数是x4=6，因此：2，3，0，5，4，1，6，7，9，10，8。
此时，i=4，j=7，从第7位往前找，第一个比5小的数是x6=1，因此：2，3，0，1，4，5，6，7，9，10，8。
此时，i=4，j=6，从第4位往后找，直到第6位才有比5大的数，这时，i=j=6，ref成为一条分界线，它之前的数都比它小，之后的数都比它大，对于前后两部分数，可以采用同样的方法来排序。
调用比较简单
void test_quick_sort() {int num_arr[] = { 5，3，7，6，4，1，0，2，9，10，8 };int length = sizeof(num_arr) / sizeof(int);quick_sort(num_arr, length );std::cout << "sorted result is ";for (int i = 0; i < length; i++) {std::cout << " " << num_arr[i];}std::cout << std::endl;}
这种实现方式比较依赖存储数据的数据结构，比如上面是通过数组存储的，那如果我想实现list容器中元素的排序怎么办？我既不想关注存储的容器，也不想关注存储的类型，想实现一套通用的比较规则？那就需要函数式编程来解决
函数式编程
C++函数式编程是一种编程范式，它将计算视为数学上的函数求值，并避免改变状态和使用可变数据。在函数式编程中，程序是由一系列函数组成的，每个函数都接受输入并产生输出，而且没有任何副作用。
在C++中，函数式编程可以使用函数指针、函数对象（functor）和lambda表达式等机制来实现。这些机制允许您编写可以像普通函数一样调用的代码块，并将它们作为参数传递给其他函数或作为返回值返回。
C++11引入了一些新功能，如constexpr函数和表达式模板，这些功能使得在C++中进行函数式编程更加容易和直观。
我们用函数式编程修改上面的快速排序
template<typename T>std::list<T> sequential_quick_sort(std::list<T> input){if (input.empty()){return input;}std::list<T> result;// ① 将input中的第一个元素放入result中，并且将这第一个元素从input中删除result.splice(result.begin(), input, input.begin());// ② 取result的第一个元素，将来用这个元素做切割，切割input中的列表。T const& pivot = *result.begin();// ③std::partition 是一个标准库函数，用于将容器或数组中的元素按照指定的条件进行分区，// 使得满足条件的元素排在不满足条件的元素之前。// 所以经过计算divide_point指向的是input中第一个大于等于pivot的元素auto divide_point = std::partition(input.begin(), input.end(),[&](T const& t) {return t < pivot; });// ④ 我们将小于pivot的元素放入lower_part中std::list<T> lower_part;lower_part.splice(lower_part.end(), input, input.begin(),divide_point);// ⑤我们将lower_part传递给sequential_quick_sort 返回一个新的有序的从小到大的序列//lower_part 中都是小于divide_point的值auto new_lower(sequential_quick_sort(std::move(lower_part)));// ⑥我们剩余的input列表传递给sequential_quick_sort递归调用，input中都是大于divide_point的值。auto new_higher(sequential_quick_sort(std::move(input)));//⑦到此时new_higher和new_lower都是从小到大排序好的列表//将new_higher 拼接到result的尾部result.splice(result.end(), new_higher);//将new_lower 拼接到result的头部result.splice(result.begin(), new_lower);return result;}
用如下方式调用
void test_sequential_quick() {std::list<int> numlists = { 6,1,0,7,5,2,9,-1 };auto sort_result = sequential_quick_sort(numlists);std::cout << "sorted result is ";for (auto iter = sort_result.begin(); iter != sort_result.end(); iter++) {std::cout << " " << (*iter);}std::cout << std::endl;}
这个函数是一个使用快速排序算法对链表进行排序的实现。快速排序是一种常用的排序算法，它的基本思想是选择一个基准元素，然后将数组分为两部分，一部分是小于基准元素的元素，另一部分是大于基准元素的元素。然后对这两部分再分别进行快速排序。这个函数使用了C++的模板，可以处理任何数据类型的链表。函数的主要步骤包括：
将链表的第一个元素作为基准元素，并将其从链表中删除。
使用std::partition函数将链表分为两部分，一部分是小于基准元素的元素，另一部分是大于或等于基准元素的元素。
对这两部分分别进行递归排序。\n4. 将排序后的两部分和基准元素合并，返回排序后的链表。
并行方式
我们提供并行方式的函数式编程，可以极大的利用cpu多核的优势，这在并行计算中很常见。
//并行版本template<typename T>std::list<T> parallel_quick_sort(std::list<T> input){if (input.empty()){return input;}std::list<T> result;result.splice(result.begin(), input, input.begin());T const& pivot = *result.begin();auto divide_point = std::partition(input.begin(), input.end(),[&](T const& t) {return t < pivot; });std::list<T> lower_part;lower_part.splice(lower_part.end(), input, input.begin(),divide_point);// ①因为lower_part是副本，所以并行操作不会引发逻辑错误，这里可以启动future做排序std::future<std::list<T>> new_lower(std::async(¶llel_quick_sort<T>, std::move(lower_part)));// ②auto new_higher(parallel_quick_sort(std::move(input)));result.splice(result.end(), new_higher);result.splice(result.begin(), new_lower.get());return result;}
测试调用如下
void test_sequential_quick() {std::list<int> numlists = { 6,1,0,7,5,2,9,-1 };auto sort_result = sequential_quick_sort(numlists);std::cout << "sorted result is ";for (auto iter = sort_result.begin(); iter != sort_result.end(); iter++) {std::cout << " " << (*iter);}std::cout << std::endl;}
我们对lower_part的排序调用了std::async并行处理。而higher_part则是串行执行的。这么做提高了计算的并行能力，但有人会问如果数组的大小为1024，那么就是2的10次方，需要启动10个线程执行，这仅是对一个1024大小的数组的排序，如果有多个数组排序，开辟线程会不会很多？其实不用担心这个，因为async的实现方式在上一节中已经提及了，是通过std::launch::async或者std::launch::deffered完成的。编译器会计算当前能否开辟线程，如果能则使用std::launch::async模式开辟线程，如果不能则采用std::launch::deffered串行执行。当然，我们也可以通过我们上文提及的线程池方式实现并行计算
ThreadPool方式的并行排序
//线程池版本//并行版本template<typename T>std::list<T> thread_pool_quick_sort(std::list<T> input){if (input.empty()){return input;}std::list<T> result;result.splice(result.begin(), input, input.begin());T const& pivot = *result.begin();auto divide_point = std::partition(input.begin(), input.end(),[&](T const& t) {return t < pivot; });std::list<T> lower_part;lower_part.splice(lower_part.end(), input, input.begin(),divide_point);// ①因为lower_part是副本，所以并行操作不会引发逻辑错误，这里投递给线程池处理auto new_lower = ThreadPool::commit(¶llel_quick_sort<T>, std::move(lower_part));// ②auto new_higher(parallel_quick_sort(std::move(input)));result.splice(result.end(), new_higher);result.splice(result.begin(), new_lower.get());return result;}
通过如下方式测试
void test_thread_pool_sort() {std::list<int> numlists = { 6,1,0,7,5,2,9,-1 };auto sort_result = thread_pool_quick_sort(numlists);std::cout << "sorted result is ";for (auto iter = sort_result.begin(); iter != sort_result.end(); iter++) {std::cout << " " << (*iter);}std::cout << std::endl;}
到此我们实现了多种版本的快速排序，并不是鼓励读者造轮子，而是提供一种并行处理的思想，相信读者在后续的工作中在合适的时机采用并行处理的方式，可以极大的提高程序处理问题的效率。
总结
本文介绍了如何使用future, promise以及async用法
视频链接
https://space.bilibili.com/271469206/channel/collectiondetail?sid=1623290
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