选择合适的执行策略在c++并行算法中至关重要，直接影响性能。1. 对于cpu密集型任务且数据无依赖，如矩阵运算，应使用par或par_unseq以提升速度；2. 针对i/o密集型任务，如磁盘读写，应保持顺序执行以避免资源竞争；3. par_unseq适合支持向量化的运算，如浮点数组处理；4. 并非所有算法均支持所有策略，如std::sort需至少par；5. 实测性能应结合真实数据、多次测试及优化编译进行，确保结果准确。理解任务特征和策略差异是高效使用的关键。
在C++中使用并行算法时，选择合适的执行策略对性能影响很大。标准库提供了
std::execution::seq、
std::execution::par和
std::execution::par_unseq三种策略，分别对应顺序执行、并行执行和向量化并行执行。选错策略可能导致程序变慢甚至出错，所以理解它们的适用场景很关键。
看清任务类型：CPU密集型还是I/O密集型？
这是决定策略的第一步。如果是大量计算且数据之间无依赖（如图像处理、矩阵运算），用
par或
par_unseq能明显提速。但如果任务涉及磁盘读写、网络请求等I/O操作，多线程反而可能带来资源竞争和上下文切换开销，这时候保持顺序执行更稳妥。
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适合并行的任务特征：
- 数据量大
- 每个元素处理独立
- 运算密集
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不适合并行的情况：
- 元素间有状态依赖
- 单次操作耗时短
- 存在共享资源访问
理解不同执行策略的行为差异
seq
：完全按顺序执行，没有并发，适用于调试或简单逻辑。par
：允许算法在多个线程上执行，但不保证顺序。适合可以拆分的任务，比如排序、查找。par_unseq
：不仅并行，还允许向量化执行（SIMD）。对浮点计算、数组遍历这类操作效果显著，但需要确保代码支持向量化。
注意，并不是所有算法都支持所有策略。例如
std::sort要求至少
par才能并行，而
std::transform则更适合
par_unseq。
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实测性能才是硬道理
理论归理论，实际表现还得靠测试。你可以用
std::chrono记录不同策略下的运行时间，对比结果。建议：
- 在真实数据规模下测试
- 多跑几次取平均值
- 开启优化编译（如
-O3
） - 注意系统负载干扰
举个例子：如果你对一个百万级整数数组做平方运算，
par_unseq很可能比
par快不少；但如果是链表结构或内存访问不连续的数据，可能反而不如顺序执行。
基本上就这些。策略选择看起来不多，但每种背后都有使用前提和限制，搞清楚任务特性再动手，往往事半功倍。
