【C++航海王：追寻罗杰的编程之路】C++11(四)

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【C++航海王：追寻罗杰的编程之路】C++11(三)

2 -> lambda表达式

2.1 -> C++98中的一个例子

2.2 -> lambda表达式

2.3 -> lambda表达式语法

2.4 -> 函数对象与lambda表达式

3 -> 包装器

3.1 -> bind

4 -> 线程库

4.1 -> thread类的简单介绍

C++11中线程类

4.2 -> 线程函数参数

4.3 -> 原子性操作库(atomic)

4.4 -> lock_guard与unique_lock

4.4.1 -> mutex的种类

4.4.2 -> lock_guard

4.4.3 -> unique_lock

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2 -> lambda表达式

2.1 -> C++98中的一个例子

在C++98中，如果想要对一个数据集合中的元素进行排序，可以使用std::sort方法。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <functional>
#include <algorithm>

int main()
{
	int array[] = { 4,1,8,5,3,7,0,9,2,6 };

	// 默认按照小于比较，排出来结果是升序
	std::sort(array, array + sizeof(array) / sizeof(array[0]));

	// 如果需要降序，需要改变元素的比较规则
	std::sort(array, array + sizeof(array) / sizeof(array[0]), std::greater<int>());

	return 0;
}

如果待排序元素为自定义类型，需要用户定义排序时的比较规则：

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct Goods
{
	string _name;  // 名字
	double _price; // 价格
	int _evaluate; // 评价

	Goods(const char* str, double price, int evaluate)
		:_name(str)
		, _price(price)
		, _evaluate(evaluate)
	{}
};

struct ComparePriceLess
{
	bool operator()(const Goods& gl, const Goods& gr)
	{
		return gl._price < gr._price;
	}
};

struct ComparePriceGreater
{
	bool operator()(const Goods& gl, const Goods& gr)
	{
		return gl._price > gr._price;
	}
};

int main()
{
	vector<Goods> v = { { "苹果", 2.1, 5 }, { "香蕉", 3, 4 }, 
		{ "橙子", 2.2, 3 }, { "菠萝", 1.5, 4 } };

	sort(v.begin(), v.end(), ComparePriceLess());

	sort(v.begin(), v.end(), ComparePriceGreater());

	return 0;
}

随着C++语法的发展，人们开始觉得上面写法太复杂了，每次为了实现一个algorithm算法，都要重新去写一个类，如果每次比较的逻辑不一样，还要去实现多个类，特别是相同类的命名，这些都给使用者带来了极大的不便。因此，在C++11语法中出现了lambda表达式。

2.2 -> lambda表达式

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

struct Goods
{
	string _name;  // 名字
	double _price; // 价格
	int _evaluate; // 评价

	Goods(const char* str, double price, int evaluate)
		:_name(str)
		, _price(price)
		, _evaluate(evaluate)
	{}
};

int main()
{
	vector<Goods> v = { { "苹果", 2.1, 5 }, { "香蕉", 3, 4 }, 
		{ "橙子", 2.2, 3 }, { "菠萝", 1.5, 4 } };

	sort(v.begin(), v.end(), [](const Goods& g1, const Goods& g2) {
		return g1._price < g2._price; });
	sort(v.begin(), v.end(), [](const Goods& g1, const Goods& g2) {
		return g1._price > g2._price; });
	sort(v.begin(), v.end(), [](const Goods& g1, const Goods& g2) {
		return g1._evaluate < g2._evaluate; });
	sort(v.begin(), v.end(), [](const Goods& g1, const Goods& g2) {
		return g1._evaluate > g2._evaluate; });

}

上述代码就是使用C++11中的lambda表达式来解决，可以看出lambda表达式是一个匿名函数。

2.3 -> lambda表达式语法

lambda表达式书写格式：

[capture-list] (parameters) mutable -> return-type {statement};

1. lambda表达式各部分说明：

[capture-list]：捕捉列表，该列表总是出现在lambda函数的开始位置，编译器根据[]来判断接下来的代码是否为lambda函数，捕捉列表能够捕捉上下文中的变量供lambda函数使用。
(parameters)：参数列表。与普通函数的参数列表一致，如果不需要参数传递，则可以连同()一起省略。
mutable：默认情况下，lambda函数总是一个const函数，mutable可以取消其常量性。使用该修饰符时，参数列表不可省略(即使参数为空)。
-> return-type：返回值类型。用追踪返回类型形式声明函数的返回值类型，没有返回值时此部分可以省略。返回值类型明确的情况下，也可以省略，由编译器对返回类型进行推导。
{statement}：函数体。在该函数体内，除了可以使用其参数外，还可以使用所有捕获到的变量。

注意：

在lambda函数定义中，参数列表和返回值类型都是可选部分，而捕捉列表和函数体可以为空。因此C++11中最简单的lambda函数为：[]{};该lambda函数不能做任何事情。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

int main()
{
	// 最简单的lambda表达式, 该lambda表达式没有任何意义
	[] {};

	// 省略参数列表和返回值类型，返回值类型由编译器推导为int
	int a = 3, b = 4;
	[=] {return a + 3; };

	// 省略了返回值类型，无返回值类型
	auto fun1 = [&](int c) {b = a + c; };
	fun1(10);
		cout << a << " " << b << endl;

	// 各部分都很完善的lambda函数
	auto fun2 = [=, &b](int c)->int {return b += a + c; };
	cout << fun2(10) << endl;

	// 复制捕捉x
	int x = 10;
	auto add_x = [x](int a) mutable { x *= 2; return a + x; };
	cout << add_x(10) << endl;

	return 0;
}

通过上述例子可以看出，lambda表达式实际上可以理解为无名函数，该函数无法直接调用，如果想要直接调用，可以借助auto将其赋值给一个变量。

关于auto，可以去之前的文章：【C++航海王：追寻罗杰的编程之路】引用、内联、auto关键字、基于范围的for、指针空值nullptr

2. 捕捉列表说明

捕捉列表描述了上下文中那些数据可以被lambda使用，以及使用的方法是传值还是传引用。

[var]：表示值传递方式捕捉变量var。
[=]：表示值传递方式捕捉所有父作用域中的变量(包括this)。
[&var]：表示引用传递捕捉变量var。
[&]：表示引用传递捕捉所有父作用域中的变量(包括this)。
[this]：表示值传递方式捕捉当前的this指针。

注意：

父作用域指包含lambda函数的语句块。
语法上捕捉列表可由多个捕捉项组成，并以逗号分隔。比如：[=, &a, &b]：以引用传递的方式捕捉变量a和b，值传递方式捕捉其他所有变量。[&, a, this]：值传递方式捕捉变量a和this，引用方式捕捉其他变量。
捕捉列表不允许变量重复传递，否则就会导致编译错误。比如：[=, a]：=已经以值传递方式捕捉了其他所有变量，捕捉a重复。
在块作用域以外的lambda函数捕捉列表必须为空。
在块作用域中的lambda函数仅能捕捉父作用域中局部变量，捕捉任何非此作用域或者非局部变量都会导致编译报错。
lambda表达式之间不能相互赋值，即使看起来类型相同。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

void (*PF)();

int main()
{
	auto f1 = [] {cout << "hello world" << endl; };
	auto f2 = [] {cout << "hello world" << endl; };

	//f1 = f2;   // 编译失败--->提示找不到operator=()
	// 允许使用一个lambda表达式拷贝构造一个新的副本
	auto f3(f2);
	f3();

	// 可以将lambda表达式赋值给相同类型的函数指针
	PF = f2;
	PF();

	return 0;
}

2.4 -> 函数对象与lambda表达式

函数对象，又称为仿函数，即可以像函数一样使用的对象，就是在类中重载了operator()运算符的类对象。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

class Rate
{
public:
	Rate(double rate) : _rate(rate)
	{}

	double operator()(double money, int year)
	{
		return money * _rate * year;
	}

private:
	double _rate;
};

int main()
{
	// 函数对象
	double rate = 0.49;
	Rate r1(rate);
	r1(10000, 2);

	// lamber
	auto r2 = [=](double monty, int year)->double {return monty * rate * year;};

	r2(10000, 2);

	return 0;
}

从使用方式上来看，函数对象与lambda表达式完全一样。

函数对象将rate作为其成员变量，在定义对象时给出初始值即可，lambda表达式通过捕捉列表可以直接将该变量捕捉到。

实际在底层编译器对于lambda表达式的处理方式，完全就是按照函数对象的方式处理的，即：如果定义了一个lambda表达式，编译器会自动生成一个类，在该类中重载operator()。

3 -> 包装器

function包装器

function包装器，也叫作适配器。C++中的function本质是一个类模板，也是一个包装器。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

//ret = func(x);
//上面func可能是什么呢？那么func可能是函数名？函数指针？函数对象(仿函数对象)？也有可能
//是lamber表达式对象？所以这些都是可调用的类型！如此丰富的类型，可能会导致模板的效率低下！
template<class F, class T>
T useF(F f, T x)
{
	static int count = 0;

	cout << "count:" << ++count << endl;
	cout << "count:" << &count << endl;

	return f(x);
}

double f(double i)
{
	return i / 2;
}

struct Functor
{
	double operator()(double d)
	{
		return d / 3;
	}
};

int main()
{
	// 函数名
	cout << useF(f, 11.11) << endl;

	// 函数对象
	cout << useF(Functor(), 11.11) << endl;

	// lamber表达式
	cout << useF([](double d)->double { return d / 4; }, 11.11) << endl;

	return 0;
}

通过上面的程序验证，我们会发现useF函数模板实例化了三份。

包装器可以很好的解决上面的问题。

std::function在头文件<functional>
// 类模板原型如下
template <class T> function;     // undefined
template <class Ret, class... Args>
class function<Ret(Args...)>;

模板参数说明：
Ret: 被调用函数的返回类型
Args…：被调用函数的形参

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

// 使用方法如下：
int f(int a, int b)
{
	return a + b;
}

struct Functor
{
public:
	int operator() (int a, int b)
	{
		return a + b;
	}
};

class Plus
{
public:
	static int plusi(int a, int b)
	{
		return a + b;
	}

	double plusd(double a, double b)
	{
		return a + b;
	}
};

int main()
{
	// 函数名(函数指针)
	std::function<int(int, int)> func1 = f;
	cout << func1(1, 2) << endl;

	// 函数对象
	std::function<int(int, int)> func2 = Functor();
	cout << func2(1, 2) << endl;

	// lamber表达式
	std::function<int(int, int)> func3 = [](const int a, const int b)
	{return a + b; };
	cout << func3(1, 2) << endl;

	// 类的成员函数
	std::function<int(int, int)> func4 = &Plus::plusi;
	cout << func4(1, 2) << endl;

	std::function<double(Plus, double, double)> func5 = &Plus::plusd;
	cout << func5(Plus(), 1.1, 2.2) << endl;

	return 0;
}

有了包装器，如何解决模板的效率低下，实例化多份的问题呢？

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

template<class F, class T>
T useF(F f, T x)
{
	static int count = 0;

	cout << "count:" << ++count << endl;
	cout << "count:" << &count << endl;

	return f(x);
}

double f(double i)
{
	return i / 2;
}

struct Functor
{
	double operator()(double d)
	{
		return d / 3;
	}
};

int main()
{
	// 函数名
	std::function<double(double)> func1 = f;
	cout << useF(func1, 11.11) << endl;

	// 函数对象
	std::function<double(double)> func2 = Functor();
	cout << useF(func2, 11.11) << endl;

	// lamber表达式
	std::function<double(double)> func3 = [](double d)->double { return d /
		4; };
	cout << useF(func3, 11.11) << endl;

	return 0;
}

3.1 -> bind

std::bind函数定义在头文件中，是一个函数模板，它就像一个函数包装器(适配器)，接受一个可调用对象(callable object)，生成一个新的可调用对象来“适应”原对象的参数列表。一般而言，我们可以用它可以把一个原本接收N个参数的函数fn，通过绑定一些参数，返回一个接收M个(M可以大于N，但并没有什么意义)参数的新函数。同时，使用std::bind函数还可以实现参数顺序调整等操作。

//原型如下：
template <class Fn, class... Args>
/* unspecified */ bind(Fn&& fn, Args&&... args);

template <class Ret, class Fn, class... Args>
/* unspecified */ bind(Fn&& fn, Args&&... args);

可以将bind函数看作是一个通用的函数适配器，它接受一个可调用对象，生成一个新的可调用对象来“适应”原对象的参数列表。

调用bind的一般形式：

auto newCallable = bind(callable， arg_list);

其中，newCallable本身是一个可调用对象，arg_list是一个逗号分隔的参数列表，对应给定的callable的参数。当我们调用newCallable时，newCallable会调用callable，并传给它arg_list中的参数。

arg_list中的参数可能包含形如_n的名字，其中n是一个整数，这些参数是“占位符”，表示newCallable的参数，它们占据了传递给newCallable的参数的“位置”。数值n表示生成的可调用对象中参数的位置：_1作为newCallable的第一个参数，_2为第二个参数，以此类推。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

// 使用举例
int Plus(int a, int b)
{
	return a + b;
}

class Sub
{
public:
	int sub(int a, int b)
	{
		return a - b;
	}
};

int main()
{
	//表示绑定函数plus 参数分别由调用 func1 的第一，二个参数指定
	std::function<int(int, int)> func1 = std::bind(Plus, placeholders::_1,
		placeholders::_2);

	//auto func1 = std::bind(Plus, placeholders::_1, placeholders::_2);
	//func2的类型为 function<void(int, int, int)> 与func1类型一样
	//表示绑定函数 plus 的第一，二为： 1， 2
	auto  func2 = std::bind(Plus, 1, 2);
	cout << func1(1, 2) << endl;
	cout << func2() << endl;

	Sub s;
	// 绑定成员函数
	std::function<int(int, int)> func3 = std::bind(&Sub::sub, s,
		placeholders::_1, placeholders::_2);

	// 参数调换顺序
	std::function<int(int, int)> func4 = std::bind(&Sub::sub, s,
		placeholders::_2, placeholders::_1);

	cout << func3(1, 2) << endl;
	cout << func4(1, 2) << endl;

	return 0;
}

4 -> 线程库

4.1 -> thread类的简单介绍

在C++11之前，涉及到多线程问题，都是和平台相关的，比如windows和linux下各有自己的接口，这使得代码的可移植性比较差。C++11中最重要的特性就是对线程进行支持，使得C++在并行编程时不需要依赖第三方库，而且在原子操作中还引入了原子类的概念。要使用标准库中的线程，必须包含<thread>头文件。

C++11中线程类

函数名	功能
thread()	构造一个线程对象，没有关联任何线程函数，即没有启动任何线程
thread(fn, args1, args2, ……)	构造一个线程对象，并关联线程函数fn, args1, args2, ……为线程函数的参数
get_id	获取线程id
joinable()	线程是否还在执行，joinable代表的是一个正在执行中的线程
join()	该函数调用后会阻塞住线程，当该线程结束后，主线程继续执行
detach()	在创建线程对象后马上调用，用于把被创建线程与线程对象分离开，分离的线程变为后台线程，创建的线程的“死活”就与主线程无关

注意：

1. 线程是操作系统中的一个概念，线程对象可以关联一个线程，用来控制线程以及获取线程的状态。

2. 当创建一个线程对象后，没有提供线程函数，该对象实际没有任何对应线程。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;


int main()
{
	std::thread t1;

	cout << t1.get_id() << endl;

	return 0;
}

get_id()的返回值类型为id类型，id类型实际为std::thread命名空间下封装的一个类，该类中包含了一个结构体。

// vs下查看
typedef struct
{ /* thread identifier for Win32 */
	void* _Hnd; /* Win32 HANDLE */
	unsigned int _Id;
} _Thrd_imp_t;

3. 当创建一个线程对象后，并且给线程关联线程函数，该线程就被启动，与主线程一起运行。线程函数一般情况下可按照以下三种方式提供：

函数指针
lambda表达式
函数对象

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

void ThreadFunc(int a)
{
	cout << "Thread1" << a << endl;
}

class TF
{
public:
	void operator()()
	{
		cout << "Thread3" << endl;
	}
};

int main()
{
	// 线程函数为函数指针
	thread t1(ThreadFunc, 10);

	// 线程函数为lambda表达式
	thread t2([] {cout << "Thread2" << endl; });

	// 线程函数为函数对象
	TF tf;
	thread t3(tf);

	t1.join();
	t2.join();
	t3.join();

	cout << "Main thread!" << endl;

	return 0;
}

4. thread类是防拷贝的，不允许拷贝构造以及赋值，但是可以移动构造和移动赋值，即，将一个线程对象关联线程的状态转移给其他线程对象。

5. 可以通过joinable()函数判断线程是否有效的，如果是以下任意情况，则线程无效。

采用无参构造函数构造的线程对象
线程对象的状态已经转移给其他线程对象
线程已经调用join或者detach结束

4.2 -> 线程函数参数

线程函数的参数是以值拷贝的方式拷贝到线程栈空间中的，因此：即使线程参数为引用类型，在线程中修改后也不能修改外部实参，因为其实际引用的是线程栈中的拷贝，而不是外部实参。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <thread>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

void ThreadFunc1(int& x)
{
	x += 10;
}

void ThreadFunc2(int* x)
{
	*x += 10;
}

int main()
{
	int a = 10;

	// 在线程函数中对a修改，不会影响外部实参，因为：线程函数参数虽然是引用方式，但其实际引用的是线程栈中的拷贝
	thread t1(ThreadFunc1, a);
	t1.join();

	cout << a << endl;

	// 如果想要通过形参改变外部实参时，必须借助std::ref()函数
	thread t2(ThreadFunc1, std::ref(a));
	t2.join();

	cout << a << endl;

	// 地址的拷贝
	thread t3(ThreadFunc2, &a);
	t3.join();

	cout << a << endl;

	return 0;
}

注意：

如果是类成员函数作为线程参数时，必须将this作为线程函数参数。

4.3 -> 原子性操作库(atomic)

多线程最主要的问题是共享数据带来的问题(即线程安全)。如果共享数据都是只读的，那么没有任何问题，因为只读操作不会影响到数据，更不会涉及对数据的修改，所以所有线程都会获得同样的数据。但是，当一个或多个线程要修改共享数据时，就会产生很多潜在的麻烦。比如：

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

unsigned long sum = 0L;

void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
		sum++;
}

int main()
{
	cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl;

	thread t1(fun, 10000000);
	thread t2(fun, 10000000);

	t1.join();
	t2.join();

	cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl;

	return 0;
}

C++98中传统的解决方法：可以对共享修改的数据加锁保护。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

std::mutex m;

unsigned long sum = 0L;

void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
	{
		m.lock();
		sum++;
		m.unlock();
	}
}

int main()
{
	cout << "Before joining,sum = " << sum << std::endl;

	thread t1(fun, 10000000);
	thread t2(fun, 10000000);

	t1.join();
	t2.join();

	cout << "After joining,sum = " << sum << std::endl;

	return 0;
}

虽然加锁可以解决，但是加锁有一个缺陷就是：只要一个线程在对sum++时，其他线程就会被阻塞，会影响程序运行的效率，并且锁如果控制不好，还容易造成死锁。

因此C++11中引入了原子操作。所谓原子操作：即不可被中断的一个或一系列操作，C++11引入的原子操作类型，使得线程间数据的同步变得非常高效。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <atomic>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

atomic_long sum{ 0 };

void fun(size_t num)
{
	for (size_t i = 0; i < num; ++i)
		sum++;	// 原子操作
}

int main()
{
	cout << "Before joining, sum = " << sum << std::endl;

	thread t1(fun, 1000000);
	thread t2(fun, 1000000);

	t1.join();
	t2.join();

	cout << "After joining, sum = " << sum << std::endl;

	return 0;
}

在C++11中，程序员不需要对原子类型变量进行加锁解锁操作，线程能够对原子类型变量互斥的访问。

更为普遍的，程序员可以使用atomic类模板，定义出需要的任意原子类型。

atmoic<T> t;    // 声明一个类型为T的原子类型变量t

注意：

原子类型通常属于“资源型”数据，多个线程只能访问单个原子类型的拷贝，因此在C++11中，原子类型只能从其模板参数中进行构造，不允许原子类型进行拷贝构造、移动构造以及operator=等，为了防止意外，标准库已经将atomic模板类中的拷贝构造、移动构造、赋值运算符重载默认删除了。

4.4 -> lock_guard与unique_lock

在多线程环境下，如果想要保证某个变量的安全性，只要将其设置成对应的原子类型即可，即高
效又不容易出现死锁问题。但是有些情况下，我们可能需要保证一段代码的安全性，那么就只能
通过锁的方式来进行控制。

比如：一个线程对变量number进行加一100次，另外一个减一100次，每次操作加一或者减一之
后，输出number的结果，要求：number最后的值为1。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <atomic>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

int number = 0;

mutex g_lock;

int ThreadProc1()
{
	for (int i = 0; i < 100; i++)
	{
		g_lock.lock();
		++number;

		cout << "thread 1 :" << number << endl;

		g_lock.unlock();
	}

	return 0;
}

int ThreadProc2()
{
	for (int i = 0; i < 100; i++)
	{
		g_lock.lock();
		--number;

		cout << "thread 2 :" << number << endl;

		g_lock.unlock();
	}

	return 0;
}

int main()
{
	thread t1(ThreadProc1);
	thread t2(ThreadProc2);

	t1.join();
	t2.join();

	cout << "number:" << number << endl;

	system("pause");

	return 0;
}

上述代码的缺陷：锁控制不好时，可能会造成死锁，最常见的比如在锁中间代码返回，或者在锁
的范围内抛异常。因此：C++11采用RAII的方式对锁进行了封装，即lock_guard和unique_lock。

4.4.1 -> mutex的种类

在C++11中，mutex总共包括四个互斥量的种类：

1. std::mutex

C++11提供的最基本的互斥量，该类的对象之间不能拷贝，也不能进行移动，mutex最常用的三个函数：

函数名	函数功能
lock()	上锁：锁住互斥量
unlock()	解锁：释放对互斥量的所有权
try_lock()	尝试锁住互斥量，如果互斥量被其他线程占有，则当前线程也不会被阻塞

注意，线程函数调用lock()时，可能会发生以下三种情况：

如果该互斥量当前没有被锁住，则调用线程将该互斥量锁住，直到调用 unlock之前，该线程一直拥有该锁
如果当前互斥量被其他线程锁住，则当前的调用线程被阻塞住
如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)

线程函数调用try_lock()时，可能会发生以下三种情况：

如果当前互斥量没有被其他线程占有，则该线程锁住互斥量，直到该线程调用 unlock 释放互斥量
如果当前互斥量被其他线程锁住，则当前调用线程返回 false，而并不会被阻塞掉
如果当前互斥量被当前调用线程锁住，则会产生死锁(deadlock)

2. std::recursive_mutex

其允许同一个线程对互斥量多次上锁(即递归上锁)，来获得对互斥量对象的多层所有权，
释放互斥量时需要调用与该锁层次深度相同次数的 unlock()，除此之外，std::recursive_mutex 的特性和 std::mutex 大致相同。

3. std::timed_mutex

比 std::mutex 多了两个成员函数，try_lock_for()，try_lock_until() 。

try_lock_for()

接受一个时间范围，表示在这一段时间范围之内线程如果没有获得锁则被阻塞住（与std::mutex 的 try_lock() 不同，try_lock 如果被调用时没有获得锁则直接返回false），如果在此期间其他线程释放了锁，则该线程可以获得对互斥量的锁，如果超时（即在指定时间内还是没有获得锁），则返回 false。

try_lock_until()

接受一个时间点作为参数，在指定时间点未到来之前线程如果没有获得锁则被阻塞住，
如果在此期间其他线程释放了锁，则该线程可以获得对互斥量的锁，如果超时（即在指
定时间内还是没有获得锁），则返回 false。

4. std::recursive_timed_mutex

4.4.2 -> lock_guard

std::lock_guard是C++11中定义的模板类。定义如下：

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1

#include <iostream>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <atomic>
#include <vector>
#include <functional>
#include <algorithm>
using namespace std;

template<class _Mutex>
class lock_guard
{
public:
	// 在构造lock_gard时，_Mtx还没有被上锁
	explicit lock_guard(_Mutex& _Mtx)
		: _MyMutex(_Mtx)
	{
		_MyMutex.lock();
	}

	// 在构造lock_gard时，_Mtx已经被上锁，此处不需要再上锁
	lock_guard(_Mutex& _Mtx, adopt_lock_t)
		: _MyMutex(_Mtx)
	{}

	~lock_guard() _NOEXCEPT
	{
		_MyMutex.unlock();
	}

	lock_guard(const lock_guard&) = delete;
	lock_guard& operator=(const lock_guard&) = delete;

private:
	_Mutex& _MyMutex;
};

通过上述代码可以看到，lock_guard类模板主要是通过RAII的方式，对其管理的互斥量进行了封
装，在需要加锁的地方，只需要用上述介绍的任意互斥体实例化一个lock_guard，调用构造函数
成功上锁，出作用域前，lock_guard对象要被销毁，调用析构函数自动解锁，可以有效避免死锁
问题。

lock_guard的缺陷：太单一，用户没有办法对该锁进行控制，因此C++11又提供了unique_lock。

4.4.3 -> unique_lock

与lock_gard类似，unique_lock类模板也是采用RAII的方式对锁进行了封装，并且也是以独占所
有权的方式管理mutex对象的上锁和解锁操作，即其对象之间不能发生拷贝。在构造(或移动
(move)赋值)时，unique_lock 对象需要传递一个 Mutex 对象作为它的参数，新创建的
unique_lock 对象负责传入的 Mutex 对象的上锁和解锁操作。使用以上类型互斥量实例化
unique_lock的对象时，自动调用构造函数上锁，unique_lock对象销毁时自动调用析构函数解
锁，可以很方便的防止死锁问题。

与lock_guard不同的是，unique_lock更加的灵活，提供了更多的成员函数：

上锁/解锁操作：lock、try_lock、try_lock_for、try_lock_until和unlock
修改操作：移动赋值、交换(swap：与另一个unique_lock对象互换所管理的互斥量所有权)、释放(release：返回它所管理的互斥量对象的指针，并释放所有权)
获取属性：owns_lock(返回当前对象是否上了锁)、operator bool()(与owns_lock()的功能相同)、mutex(返回当前unique_lock所管理的互斥量的指针)。

感谢大佬们的支持！！！

互三啦！！！