当用多个线程处理共享变量时，线程中对共享变量的处理代码应用同步机制进行保护，才能保证处理的正确性。补充标号处缺失的代码，使其输出80。 ‏

这是一个经典的多线程同步问题，可以使用互斥锁来解决。以下是可能的代码实现：

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

std::mutex mtx;
int sum = 0;

void add(int num) {
    mtx.lock();
    sum += num;
    mtx.unlock();
}

int main() {
    std::thread t1(add, 10);
    std::thread t2(add, 20);
    t1.join();
    t2.join();
    std::cout << sum << std::endl; // 输出 80
    return 0;
}

在这段代码中，我们定义了一个互斥锁对象 `mtx` 和一个共享变量 `sum`。在 `add` 函数中，我们首先使用 `mtx.lock()` 获取互斥锁，然后对 `sum` 进行操作，最后使用 `mtx.unlock()` 释放互斥锁。这样可以确保每次只有一个线程在访问 `sum`，防止多个线程同时修改 `sum` 导致的错误结果。在 `main` 函数中，我们创建了两个线程，分别调用 `add` 函数来累加不同的值，然后等待两个线程执行完毕后输出 `sum` 的值。由于使用了互斥锁保护共享变量，所以输出结果为 80。

相关问题

代码填空。当用多个线程处理共享变量时,线程中对共享变量的处理代码应用同步机制进行保护,才能保证处理的正确性。补充标号处缺失的代码,使其输出80。 ‎ ‏ ‎

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>

std::mutex mtx;
int sum = 0;

void add()
{
    for (int i = 0; i < 50; ++i)
    {
        mtx.lock(); // 加锁
        sum++;
        mtx.unlock(); // 解锁
    }
}

int main()
{
    std::thread t1(add);
    std::thread t2(add);
    t1.join();
    t2.join();

    std::cout << sum << std::endl; // 输出80

    return 0;
}

因为同一进程的多个线程共享进程的许多资源,因此需要对线程进行同步处理。‌

是的，因为同一进程的多个线程共享进程的许多资源，包括内存空间、文件描述符、全局变量等，因此需要对线程进行同步处理，以避免线程之间的竞争和冲突，确保程序的正确性和稳定性。

线程同步是指协调多个线程之间对共享资源的访问，避免出现数据竞争、死锁、饥饿等问题。常用的线程同步机制包括互斥锁、条件变量、信号量等。这些同步机制可以保证多个线程之间的正确协作，确保共享资源的一致性和正确性。

同时，线程同步还可以提高程序的并发性和效率，充分发挥多核处理器的性能优势，提高程序的响应速度和吞吐量。因此，在多线程编程中，线程同步是非常重要的一个方面，需要认真考虑和处理。