C++ const 函数中为什么不能用std::lock_guard ??????

在C++中，const函数被设计为不会修改对象的状态。因此，如果在const函数中使用std::lock_guard，它将尝试锁定互斥锁并修改对象的状态，这与const函数的设计相矛盾。因此，编译器会报错，防止这种情况的发生。

如果确实需要在const函数中使用互斥锁，可以使用std::unique_lock代替std::lock_guard，因为std::unique_lock可以在构造函数中锁定互斥锁，并在析构函数中释放互斥锁，但它也提供了一个unlock()方法，可以在需要时手动释放互斥锁。

以下是一个使用std::unique_lock的示例代码：

#include <mutex>

class MyClass {
public:
    void foo() const {
        std::unique_lock<std::mutex> lock(m_mutex);        // 在这个代码块中，互斥锁 m_mutex 被锁定
        // 执行一些需要互斥访问的代码
        // ...
        lock.unlock(); // 手动释放互斥锁
    }

private:
    mutable std::mutex m_mutex; // 互斥锁
};

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解释下这段代码：template<typename... Arguments_> class InfraKSignal { public: typedef std::function<void(const Arguments_&...)> Observer; typedef unsigned int Subscription; typedef std::map<Subscription, Observer> ObserversMap; InfraKSignal() : nextSubscription_(0) {} bool empty() { return 0 == subscriptions_.size(); } void subscribe(Observer observer); void notify(const Arguments_&... _eventArguments); private: ObserversMap subscriptions_; Subscription nextSubscription_; std::mutex notificationMutex_; std::mutex subscriptionMutex_; }; template<typename ... Arguments_> void InfraKSignal<Arguments_...>::subscribe(Observer observer) { std::lock_guard<std::mutex> lock(subscriptionMutex_); Subscription subscription = nextSubscription_++; subscriptions_[subscription] = observer; }

这段代码定义了一个名为 `InfraKSignal` 的类模板，它表示一个基础的信号/槽（Signal/Slot）机制。信号/槽机制用于实现对象之间的通信和事件处理。

这个类模板有以下成员:

- `Observer`：定义了一个函数类型，用于表示观察者（Observer），即接收信号的回调函数。
- `Subscription`：表示订阅（Subscription），用于唯一标识一个观察者。
- `ObserversMap`：用于存储订阅与观察者之间的映射关系，以便快速查找和通知观察者。
- `subscriptions_`：存储订阅与观察者之间的映射关系。
- `nextSubscription_`：用于分配下一个订阅的唯一标识。
- `notificationMutex_` 和 `subscriptionMutex_`：用于保护对 `subscriptions_` 的访问和修改。

这个类模板还有几个成员函数：

- `InfraKSignal()`：构造函数，用于初始化对象的状态。
- `empty()`：判断当前是否没有任何观察者。
- `subscribe(Observer observer)`：订阅一个观察者，并将其添加到 `subscriptions_` 中。
- `notify(const Arguments_&... _eventArguments)`：通知所有已订阅的观察者，并传递事件参数。

需要注意的是，这段代码使用了 C++11 的特性，如 `std::function`、`std::map`、`std::mutex` 和 `std::lock_guard`。它提供了一种简单的方式来实现信号/槽机制，并支持多个参数的事件传递。

加速这一段代码#include <thread> #include <mutex> // 用于保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient的锁 std::mutex g_mutex; void process_edges(const cv::Mat& RoiMat, const std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEquinoxPoints, const double m_dMeasureLength, const double m_dMeasureHeight, const double m_dSigma, const int m_nThresholdCircle, const int m_nTranslationCircle, const std::vector<double>& m_vdMeasureAngle, std::vector<cv::Point2d>& m_vpdEdgePoints, std::vector<double>& m_vdEdgeGradient, int start_idx, int end_idx, Extract1DEdgeCircle Extract1DEdgeCircle) { std::vector<Edge1D_Result> edges; for (int i = start_idx; i < end_idx; i++) { edges = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints[i], m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight,m_vdMeasureAngle[i], m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest); // 使用锁保护m_vpdEdgePoints和m_vdEdgeGradient //std::lock_guard<std::mutex> lock(g_mutex); for (int j = 0; j < edges.size(); j++) { m_vpdEdgePoints.push_back(edges[j].m_pdEdgePoint); m_vdEdgeGradient.push_back(edges[j].m_dGradient); } } } const int num_threads = 10; std::vector<std::thread> threads(num_threads); std::vector<std::vector<cv::Point2d>> edge_points(num_threads); std::vector<std::vector<double>> edge_gradients(num_threads); for (int i = 0; i < num_threads; i++) { int start_idx = i * m / num_threads; int end_idx = (i + 1) * m / num_threads; threads[i] = std::thread(process_edges, std::ref(RoiMat), std::ref(m_vpdEquinoxPoints), m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle, std::ref(m_vdMeasureAngle), std::ref(edge_points[i]), std::ref(edge_gradients[i]), start_idx, end_idx, Extract1DEdgeCircle); } for (int i = 0; i < num_threads; i++) { threads[i].join(); // 合并结果 m_vpdEdgePoints.insert(m_vpdEdgePoints.end(), edge_points[i].begin(), edge_points[i].end()); m_vdEdgeGradient.insert(m_vdEdgeGradient.end(), edge_gradients[i].begin(), edge_gradients[i].end()); }

可以尝试使用并行 STL 算法来加速代码，例如 `std::for_each()` 或 `std::transform()`。这些算法可以利用多线程来并行化循环。具体来说，你可以将 `process_edges()` 函数中的循环替换为一个并行算法，例如：

std::vector<std::vector<Edge1D_Result>> edges(num_threads);

std::for_each(std::execution::par, std::begin(threads), std::end(threads), [&](auto& thread) {
    thread.join();
});

std::for_each(std::execution::par, std::begin(threads), std::end(threads), [&](auto& thread) {
    const auto i = std::distance(std::begin(threads), std::addressof(thread));
    int start_idx = i * m / num_threads;
    int end_idx = (i + 1) * m / num_threads;
    edges[i] = Extract1DEdgeCircle.Get1DEdge(RoiMat, m_vpdEquinoxPoints, m_dMeasureLength, m_dMeasureHeight, m_vdMeasureAngle, m_dSigma, m_nThresholdCircle, m_nTranslationCircle == 1 ? Translation::Poisitive : Translation::Negative, Selection::Strongest, start_idx, end_idx);
});

for (const auto& thread_edges : edges) {
    for (const auto& edge : thread_edges) {
        m_vpdEdgePoints.push_back(edge.m_pdEdgePoint);
        m_vdEdgeGradient.push_back(edge.m_dGradient);
    }
}

这里我们使用了 `std::for_each()` 并行地执行所有的线程。然后我们再次使用 `std::for_each()` 并行地执行每个线程中的循环，将结果存储在 `edges` 向量中。最后，我们遍历 `edges` 向量并将所有的边缘点和梯度值插入到输出向量中。

注意，这里使用了 C++17 中的并行 STL 算法，需要在编译时指定 `-std=c++17` 或更高的选项。如果你的编译器不支持 C++17，也可以使用 OpenMP 或其他多线程库来手动实现并行化循环。