Оптимизация многопоточного кода на C++ для увеличения производительности:
1. Избегайте излишнего создания и уничтожения потоков. Вместо этого используйте пул потоков, где потоки повторно используются для выполнения задач. Таким образом, можно избежать накладных расходов на создание и уничтожение потоков.
2. Разделите данные на блоки для обработки несколькими потоками. Это позволит одновременно обрабатывать разные части данных разными потоками. При этом следует учесть, что доступ к общим ресурсам должен быть синхронизирован для предотвращения состояния гонки.
3. Используйте асинхронные операции вместо блокирующих вызовов, когда это возможно. Это позволит использовать ресурсы процессора более эффективно.
4. Используйте распараллеливание данных (data parallelism), где каждый поток обрабатывает независимую часть данных. Например, если у вас есть массив данных, каждый поток может обрабатывать свой сегмент этого массива.
5. Используйте неблокирующие структуры данных для синхронизации. Например, можно использовать атомарные операции или общие указатели на данные, чтобы избежать блокировки и состояния гонки.
Чтобы многопоточно вызвать функцию поиска соседей и безопасно вставить результаты в итоговый список, можно использовать блокировки (mutex) для предотвращения одновременного доступа нескольких потоков к списку. В каждом потоке можно вызывать функцию поиска соседей для своей части данных и затем использовать блокировку при добавлении результата в список. Это обеспечит безопасность доступа к списку при многопоточной обработке.