實現(xiàn)C++ partition的并行化方法

在C++中實現(xiàn)partition的并行化方法可以使用多線程或者并行算法庫來實現(xiàn)。以下是一個使用多線程的示例代碼：

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

void parallel_partition(std::vector<int>& vec, int pivot, int start, int end) {
    int i = start, j = end;
    while (i <= j) {
        while (vec[i] < pivot) {
            i++;
        }
        while (vec[j] > pivot) {
            j--;
        }
        if (i <= j) {
            std::swap(vec[i], vec[j]);
            i++;
            j--;
        }
    }

    if (start < j) {
        std::thread t(parallel_partition, std::ref(vec), pivot, start, j);
        t.join();
    }
    if (i < end) {
        std::thread t(parallel_partition, std::ref(vec), pivot, i, end);
        t.join();
    }
}

int main() {
    std::vector<int> vec = {3, 8, 1, 5, 9, 4, 6, 7, 2};
    int pivot = 5;

    std::thread t(parallel_partition, std::ref(vec), pivot, 0, vec.size() - 1);
    t.join();

    for (int num : vec) {
        std::cout << num << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

在上面的代碼中，使用了遞歸的方式將數(shù)組分割成兩部分并使用多線程來處理每一部分?？梢愿鶕?jù)實際情況調(diào)整線程的數(shù)量和啟動方式來實現(xiàn)更高效的并行化操作。