我必须搜索大型解决方案空间（列举特定订单的所有拉丁方）以获得有效的解决方案。我正在尝试多线程（boost :: thread）。我在子空间中拆分解空间并研究单个线程中的特定子空间。这很有效，因为线程之间没有依赖关系。
但现在我想在列表中保存所有有效的解决方案。最好是使用单个列表（共享数据）并用互斥体包围它，还是应该为每个线程创建列表（本地数据）并在线程完成后加入列表？
高阶订单可能有数百万种有效的解决方案。因此，该过程要么涉及大量互斥锁定/解锁，要么每个线程都会占用大量内存。
谢谢， Daniel Dekkers
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根据您的解释，您希望在算法结束时连接的本地列表。如果每个线程都会找到很多解决方案，那么在互斥锁中使用会大大减慢你的计算速度。根据我对你的背景的理解，你应该把记忆看作现在非常便宜，但是如果不知道解决方案的大小就很难确定。
还可以使用列表合并算法，这些算法的内存空间最小（即通过一次复制少量数据），这可以解决小内存占用问题。
话虽如此，也有针对您的问题的混合解决方案。 例如，您可以创建一个共享容器并对其进行分区，以便为每个线程分配分区，无论是隔行还是隔离。这将允许您删除每次访问的互斥锁，但需要一个复杂的容器增长机制（因为似乎不可能事先知道您将拥有多少解决方案）。