多线程c++代码
时间: 2023-07-25 20:09:52 浏览: 56
以下是一个简单的多线程 C++ 代码示例:
```cpp
#include <iostream>
#include <thread>
void printMessage() {
std::cout << "Hello from thread " << std::this_thread::get_id() << std::endl;
}
int main() {
// 创建两个线程
std::thread t1(printMessage);
std::thread t2(printMessage);
// 等待两个线程完成
t1.join();
t2.join();
return 0;
}
```
在这个示例中,我们创建了 `printMessage` 函数,并将它作为一个线程执行。我们使用 `std::thread` 类创建两个线程,并在每个线程中调用 `printMessage` 函数。最后,我们使用 `join()` 方法等待两个线程完成。
需要注意的是,在多线程编程中,需要注意线程安全问题,避免竞争条件和死锁等问题。
相关问题
StatisticalOutlierRemoval 多线程 C++代码
StatisticalOutlierRemoval(统计离群点移除)是种常用的数据处理方法,用于从数据集中识别和移除异常值或离群点。在C++,可以使用PCL(Point Cloud Library)来实现StatisticalOutlierRemoval算法。
以下是一个使用多线程的C++代码示例,演示了如何在PCL中使用StatisticalOutlierRemoval算法:
```cpp
#include <iostream>
#include <pcl/io/pcd_io.h>
#include <pcl/filters/statistical_outlier_removal.h>
#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include <pcl/common/time.h>
int main()
{
// 加载点云数据
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::io::loadPCDFile<pcl::PointXYZ>("input_cloud.pcd", *cloud);
// 创建StatisticalOutlierRemoval对象
pcl::StatisticalOutlierRemoval<pcl::PointXYZ> sor;
sor.setInputCloud(cloud);
sor.setMeanK(50); // 设置邻域点的数量
sor.setStddevMulThresh(1.0); // 设置标准差倍数阈值
// 多线程处理
pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>::Ptr cloud_filtered(new pcl::PointCloud<pcl::PointXYZ>);
pcl::console::TicToc tt;
tt.tic();
sor.setNumberOfThreads(4); // 设置线程数量
sor.filter(*cloud_filtered);
std::cout << "Filtering took: " << tt.toc() << " ms." << std::endl;
// 保存过滤后的点云数据
pcl::io::savePCDFile<pcl::PointXYZ>("filtered_cloud.pcd", *cloud_filtered);
return 0;
}
```
上述代码中,首先加载了一个点云数据文件(input_cloud.pcd),然后创建了一个StatisticalOutlierRemoval对象,并设置了邻域点的数量和标准差倍数阈值。接下来,通过调用`setNumberOfThreads()`方法设置了线程数量为4,然后调用`filter()`方法进行多线程处理,最后将过滤后的点云数据保存到文件(filtered_cloud.pcd)中。
c++ 多线程加法代码
可以提供以下多线程加法代码:
```python
import threading
sum = 0
lock = threading.Lock()
class AddThread(threading.Thread):
def __init__(self, start, end):
threading.Thread.__init__(self)
self.start = start
self.end = end
def run(self):
global sum
for i in range(self.start, self.end):
with lock:
sum += i
def multi_thread_sum(n, thread_num):
global sum
sum = 0
threads = []
step = n // thread_num
for i in range(thread_num):
start, end = i * step, (i + 1) * step
if i == thread_num - 1:
end = n
t = AddThread(start, end)
threads.append(t)
for t in threads:
t.start()
for t in threads:
t.join()
return sum
if __name__ == '__main__':
n = 100000000
thread_num = 4
result = multi_thread_sum(n, thread_num)
print(result)
```
此代码使用了多线程技术,将大的计算任务分解成多个小的任务,由多个线程同时计算,最终合并结果。需要注意的是,由于多个线程同时修改同一个全局变量 sum,需要使用锁机制避免并发修改的问题。