TaskCpp簡介
TaskCpp是c++11開發的一個跨平臺的并行task庫，它的設計思路來源于微軟的并行計算庫ppl和intel的并行計算庫tbb，關于ppl和tbb我在前面有介紹。既然已經有了這兩個大公司開發的并行計算庫，我為什么還要開發自己的并行計算庫。有兩個原因：
ppl只能在windows上用不能跨平臺，tbb能跨平臺，但是受限于原始設計，tbb的task比較弱沒有ppl的強大，所以他們不能完全滿足我的要求；
我覺得可以用c++11可以開發出一個輕量級的好用的并行task庫。
TaskCpp在接口設計上盡量和ppl保持一致，因為我覺得ppl的接口很好很強大。因此，TaskCpp的接口用法和語義和ppl基本是一致的。因為TaskCpp是一個輕量級的task庫，總共也不過三百多行代碼，本著簡單夠用的原則，只提供了一些和ppl類似的常用用法, 有些不常用的特性不考慮支持。比如，不支持任務的取消，因為加入任務的取消會導致增加很多復雜性，而實際中用得比較少，所以不考慮支持，夠用就好。
支持的平臺
需要支持c++11的編譯器，建議編譯器：
linux: GCC4.7+
windows: vs2012 nov ctp+, 最好是vs2013
庫的使用
使用TaskCpp僅僅需要包含頭文件即可，在程序中使用只需要包含#include
TaskCpp的功能
TaskCpp提供一下功能：
并行任務：一種并行執行若干工作任務的機制。
基本的異步任務
延續的任務
組合任務
WhenAll
WhenAny
任務組
并行算法：并行作用于數據集合的泛型算法。
ParallelForeach算法
ParallelInvoke算法
ParallelReduce算法
TaskCpp用法介紹
并行任務
基本的異步任務Task
Task會創建一個異步操作，這個異步操作發起方式是延遲加載方式發起的，即在調用Task的Wait或者Get時才真正發起異步操作。Task可以通過std::function或者lambda表達式去創建，不支持直接原生函數創建，如果要用原生函數需要先通過lambda或者std::function包裝一下。Task的Wait接口只是等待異步操作結束。Task的Get接口接收參數并等待異步操作結束并返回結果。PPL中的get接口是不能接收參數的，TaskCpp的Get接口是可以接受任意參數的，更靈活一點，算是較PPL的一個小優點吧。下面是Task的基本用法：
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組合任務--WhenAll
WhenAll保證一個任務集合中所有的任務完成。WhenAll函數會生成一個任務，該任務可在完成一組任務之后完成。 此函數可返回一個std::vector 對象，該對象包含集合中每個任務的結果。 以下基本示例使用WhenAll創建表示完成其他三個任務的任務。下面是WhenAll的基本用法：
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注意：WhenAll是非阻塞的，它只是創建一個任務，在Wait或Get時才發起異步操作。傳遞給WhenAll的任務必須是統一的。 換言之，它們必須都返回相同類型。
組合任務--WhenAny
WhenAny在任務集合中任意一個任務結束之后就返回。函數會生成一個任務，該任務可在完成一組任務的第一個任務之后完成。 此函數可返回一個 std::pair 對象，該對象包含已完成任務的結果和集合中任務的索引。下面是WhenAny的基本用法：
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注意：WhenAny是非阻塞的，它只是創建一個任務，在Wait或Get時才發起異步操作。傳遞給WhenAny的任務必須是統一的。 換言之，它們必須都返回相同類型。
任務組--TaskGroup
TaskGroup可以并行的處理一組任務，TaskGroup可以接受多個task或者function，TaskGroup的Wait等待所有任務完成。下面是TaskGroup的基本用法：
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PPL的task_group的任務只能是void()形式的，TaskCpp允許一些簡單類型的任務如int()、double()、string()等，其實任務的返回類型沒有實際意義，因為Wait沒有返回值，這里支持多種返回類型的任務只不過是為了減少一點限制，用起來稍微方便一點罷了。PPL加入任務只能一個一個Run，要加入多個任務時有點繁瑣，TaskCpp可以一次Run多個任務，比PPL要方便一些。這兩點算是較PPL的兩個小優點吧。
并行算法
ParallelForeach算法
ParallelForeach算法與 STL std::for_each 算法類似，只是 parallel_for_each 算法并發執行任務。用法比較簡單：
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ParallelInvoke算法
ParallelInvoke算法并行執行一組任務。 在完成所有任務之前，此算法不會返回。 當您需要同時執行多個獨立的任務時，此算法很有用。ParallelInvoke和TaskGroup的作用是一樣的。用法比較簡單：
void TestParaInvoke()
{
auto f = []{cout << "1" << endl; return 1; };
ParallelInvoke(f, []{cout << "2" << endl; });
}
ParallelReduce算法
ParallelReduce算法在實際應用中比較常用，有點類似于map-reduce，可以并行的對一個集合進行reduce操作。ParallelReduce的用法稍微復雜一點，它的原型：
ParallelReduce(range,init, reduceFunc);
ParallelReduce(range,init, rangeFunc, reduceFunc);
第一個參數是集合，第二個參數是算法的初始值，第三個參數rangeFunc是一個聲稱中間結果的函數，第四個參數是中間結果的匯聚函數。如果調用ParallelReduce(range,init, reduceFunc)，則表示rangeFunc和reduceFunc是一個函數。