std::for_each

std::for_each是C++标准模板库(STL)中的一个算法，它用于对容器中的每个元素执行指定的操作。它接受两个迭代器作为参数，表示容器的起始和结束位置，以及一个可调用对象（函数指针、函数对象、Lambda表达式等），用于对每个元素执行操作。具体来说，std::for_each的语法如下：

template<class InputIt, class UnaryFunction>
UnaryFunction for_each(InputIt first, InputIt last, UnaryFunction f);

其中，first和last是表示范围的迭代器，f是要执行的操作。for_each返回f，因此可以将其用于链式调用。

下面是一个使用std::for_each对vector进行操作的示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>

void print(int i) {
    std::cout << i << " ";
}

int main() {
    std::vector<int> v{1, 2, 3, 4, 5};

    std::for_each(v.begin(), v.end(), print); // 输出1 2 3 4 5

    return 0;
}

在这个例子中，我们使用std::for_each和print函数对vector中的每个元素进行了输出。

相关问题

std::for_each(std::execution::par_unseq)

`std::for_each`是C++标准库中的一个算法，它对给定的范围内的元素执行指定的操作。当配合`std::execution::par_unseq`标志一起使用时，这个操作会并行地（非顺序）分布到线程池中去执行。`std::execution::par_unseq`表示部分依赖并行化（partially sequential parallelism），即任务之间的执行不会严格按照顺序，但在每个任务内部可能会保持有序。

例如：

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <vector>
#include <execution>

int square(int x) {
    return x * x;
}

void process_parallel(const std::vector<int>& numbers, std::execution::exec policy) {
    std::for_each(numbers.begin(), numbers.end(),
                  std::execution::par_unseq,
                  square);
}

int main() {
    std::vector<int> vec = {1, 2, 3, 4, 5};
    process_parallel(vec, std::execution::par_unseq);
    // 打印结果：每个数的平方，可能按非确定的顺序
    for (const auto& result : vec) {
        std::cout << result << " ";
    }
    return 0;
}

在这个例子中，`square`函数会被应用到`numbers`向量的每一个元素上，而使用`std::execution::par_unseq`时，计算过程会在可用的线程上并发执行。

note: suggested alternative: ‘mem_fun’ std::for_each(template_threads.begin(), template_threads.end(), std::mem_fn(&std::thread::join));

这个错误提示建议你可以考虑使用`std::mem_fun`作为`std::for_each`的第三个参数，而不是使用`std::mem_fn`。

`std::mem_fun`也是一个函数对象，可以将一个成员函数转换为一个可调用对象。但与`std::mem_fn`不同的是，`std::mem_fun`是C++98标准引入的函数对象，可以在早期版本的C++编译器中使用。因此，如果你的编译器版本过低，可以尝试使用`std::mem_fun`替代`std::mem_fn`来解决问题。

使用`std::mem_fun`的示例代码如下：

std::for_each(template_threads.begin(), template_threads.end(), std::mem_fun(&std::thread::join));

这样做应该可以解决你遇到的问题。