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XCEngine/docs/api/threading/task-system/parallelfor.md
ssdfasd dc850d7739 docs: 重构 API 文档结构并修正源码准确性
- 重组文档目录结构: 每个模块的概述页移动到模块子目录
- 重命名 index.md 为 main.md
- 修正所有模块文档中的错误:
  - math: FromEuler→FromEulerAngles, TransformDirection 包含缩放, Box 是 OBB, Color::ToRGBA 格式
  - containers: 新增 operator==/!= 文档, 补充 std::hash DJB 算法细节
  - core: 修复 types 链接错误
  - debug: LogLevelToString 返回大写, timestamp 是秒, Profiler 空实现标注, Windows API vs ANSI
  - memory: 修复头文件路径, malloc vs operator new, 新增方法文档
  - resources: 修复 Shader/Texture 链接错误
  - threading: TaskSystem::Wait 空实现标注, ReadWriteLock 重入描述, LambdaTask 链接
- 验证: fix_links.py 确认 0 个断裂引用
2026-03-19 00:22:30 +08:00

47 lines
1.1 KiB
Markdown

# TaskSystem::ParallelFor
```cpp
template<typename Func>
void ParallelFor(int32_t start, int32_t end, Func&& func)
```
并行执行 for 循环。将循环范围划分为多个块,分配给多个工作线程并行处理。
**模板参数:**
- `Func` - 可调用对象类型,签名为 `void(int32_t)`
**参数:**
- `start` - 循环起始索引(包含)
- `end` - 循环结束索引(不包含)
- `func` - 对每个索引执行的函数
**返回:**
**复杂度:** O(n)
**分区策略:**
- 根据 `std::thread::hardware_concurrency()` 确定线程数。
- 将范围均分给各线程,每个线程处理连续的块。
**示例:**
```cpp
// 并行处理 10000 个元素
std::vector<float> data(10000, 0.0f);
TaskSystem::Get().ParallelFor(0, 10000, [&data](int32_t i) {
data[i] = std::sin(i * 0.01f) * std::cos(i * 0.007f);
});
// 并行矩阵乘法
TaskSystem::Get().ParallelFor(0, N, [&matrix](int32_t row) {
for (int32_t col = 0; col < N; ++col) {
matrix[row * N + col] = Compute(row, col);
}
});
```
## 相关文档
- [TaskSystem 总览](task-system.md) - 返回类总览