概述
MultiGenerator作为早年我的试验项目，已不再适合于实际使用。如果想要生成数据，请使用性能更高且更简单的 Rust 实现：data-gen-rs。
MultiGenerator 是一个为 OI 而生的多线程并行数据生成库，基于 C++ 17，使用面向对象和泛型等 Morden C++ 高级特性，只需要添加最少的额外代码，就可以获得最高的性能。以下是一个能够指定数据范围的 A + B Problem 数据生成器的示例代码：
#include <random>
#include <MultiGenerator.hpp>
using MultiGenerator::DataConfig;
using MultiGenerator::GeneratingTask;
using MultiGenerator::SolutionTask;
using MultiGenerator::NormalTemplate;
using MultiGenerator::entry;
using MultiGenerator::testcase;
/** 指定数据生成器，仅需继承一个抽象类和实现一个成员函数 */
class AddGenerator : public GeneratingTask {
private:
void generate(std::ostream &data, const DataConfig &config) override {
/** DataConfig 为配置信息，可以用于储存数据范围等元信息 */
auto minValue = std::stoi(config.get("minValue").value());
auto maxValue = std::stoi(config.get("maxValue").value());
std::random_device rd;
std::mt19937 gen(rd());
std::uniform_int_distribution<> dist(minValue, maxValue);
/** 像 cout 一样输出生成结果 */
data << dist(gen) << " " << dist(gen) << std::endl;
}
};
/** 指定数据求解器，也仅需继承一个抽象类和实现一个成员函数 */
class AddSolution : public SolutionTask {
private:
/** 假如你有标程，仅需要把程序用这个类包装起来，再把 main() 改为这个成员函数即可 */
void solve(std::istream &dataIn, std::ostream &dataOut, const DataConfig &) override {
int a, b;
/** 像 cin 一样读入数据 */
dataIn >> a >> b;
/** 像 cout 一样输出答案 */
dataOut << a + b << std::endl;
}
};
int main() {
constexpr int MAX_THREAD_COUNT = 8;
constexpr int MAX_TESTCASE_COUNT = 20;
constexpr char PROBLEM_NAME[] = "add";
/** 创建一个题目生成模板，指定数据文件名为 add#.in/add#.out，# 是测试点编号，可以含子任务编号 */
MultiGenerator::NormalTemplate temp(PROBLEM_NAME);
for (int i = 0; i < MAX_TESTCASE_COUNT; ++i) {
/** 添加测试点配置，并指定生成器和求解器 */
temp.add<AddGenerator, AddSolution>(testcase(i, {
entry("minValue", i * 1000000),
entry("maxValue", (i + 1) * 1000000)
}));
}
/** 开始根据指定的线程数生成数据 */
temp.execute(MAX_THREAD_COUNT);
return 0;
}
要求
C++ 17 CompilerC++基础知识，包括最基本的模板的使用（基本都可以满足）- 能够认真阅读文档
安装
编译器支持
首先确保你有支持 C++ 17 的编译器，如果你已经有了，可以跳过这一步。
Linux
绝大多数的 Linux 发行版预装的 GCC 版本都比较低，仅能支持 C++ 11，建议使用包管理器进行安装更新版本的 GCC，至少为 GCC 8，建议 GCC 11，这里仅列举部分安装方法，具体请查阅发行版的包管理器文档。
Debian/Ubuntu/Deepin
sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/test
sudo apt-get update
sudo apt install gcc g++
Arch Linux/Manjaro
sudo pacman -S gcc
CentOS/RHEL
sudo yum -y install centos-release-scl
yum -y install devtoolset-11-gcc devtoolset-11-gcc-c++ devtoolset-11-binutils
echo "source /opt/rh/devtoolset-11/enable" >> /etc/profile
Windows
推荐使用 TDM-GCC，进入下载页面 https://jmeubank.github.io/tdm-gcc/download/，选择 64+32-bit 的安装包，安装即可。
macOS
一般 macOS 都已经自带 LLVM 环境和 Clang，如果没有还可以通过安装 Xcode 来安装 g++。
安装 MultiGenerator
MultiGenerator 是一个 header-only 库，所以无需任何编译即可使用，只需要复制 https://github.com/StarryReverie/MultiGenerator/tree/master/src 下的所有文件到 include 路径即可。
Linux
git clone https://github.com/StarryReverie/MultiGenerator.git
sudo cp -r src/* /usr/local/include
如果你有 xmake，也可以按照如下方式安装：
git clone https://github.com/StarryReverie/MultiGenerator.git
cd MultiGenerator
sudo xmake install --root MultiGenerator
Windows/macOS
复制 https://github.com/StarryReverie/MultiGenerator/tree/master/src 下的所有文件到编译器提供的 include 路径下，具体请在编译器安装路径下搜索或查看相关文档。一个简单的办法是找到 iostream 的位置，然后粘贴到相同的目录下即可。
快速入门
导入库
仅需要使用 #include <MultiGenerator.hpp> 即可导入本库，库中所有的类和函数全部定义在 MultiGenerator 命名空间下，可以通过 using namespace MultiGenerator 来更加方便地使用本库，但是更推荐的方法是仅对有需要的类或函数使用 using 声明。
以下是一个简单的例子：
#include <MultiGenerator.hpp>
using MultiGenerator::DataConfig;
using MultiGenerator::GeneratingTask;
using MultiGenerator::SolutionTask;
using MultiGenerator::NormalTemplate;
using MultiGenerator::entry;
using MultiGenerator::testcase;
int main() {
return 0;
}
事实上 MultiGenerator 对内部实现细节做了较多的封装，如果有使用 IDE 的智能提示功能，可能会发现有若干子命名空间，如 MultiGenerator::Context，MultiGenerator::Interface 等等，在绝大多数情况下，您都不需要使用这些内部的组件，只需使用定义在 MultiGenerator 下的部分，下文也仅会介绍这一部分。
以下是本项目的目录结构。
MultiGenerator/src
├── MultiGenerator
│ ├── Context
│ │ ├── Environment.hpp
│ │ └── Stream.hpp
│ ├── Executor
│ │ ├── Channel.hpp
│ │ ├── TaskExecutor.hpp
│ │ └── ThreadPool.hpp
│ ├── Interface
│ │ ├── Component.hpp
│ │ ├── Template.hpp
│ │ └── Utility.hpp
│ ├── Variable
│ │ ├── Argument.hpp
│ │ └── DataConfig.hpp
│ └── Workflow
│ ├── Callable.hpp
│ ├── Runner.hpp
│ ├── TaskGroup.hpp
│ └── Task.hpp
└── MultiGenerator.hpp
基本概念
Task
在 MultiGenerator 中，生成的过程可以被拆分为若干个部分，每个部分有不同的功能，比如根据参数生成数据，或者读入数据并输出正确答案。这样的每个部分被成为 Task。
MultiGenerator 预定义了 3 种 Task，它们是更加具体的 Task，并规定了相关功能的接口，以便使用：
GeneratingTask：表示所有生成数据的Task的抽象类，可以继承该抽象类并实现接口函数来获得生成数据的功能。SolutionTask：表示所有根据给定数据求解答案的Task的抽象类，可以继承该抽象类并实现接口函数来获得求解答案的功能。一般使用您的标准程序即std来实现。IntegratedGeneratingTask：表示所有同时生成数据和求解答案的Task的抽象类，可以用于实现必须同时生成和求解的生成器，比如一些强制在线题目。
您只需实现这些抽象类的接口，并通过给定的流进行 IO 操作，无需考虑文件系统相关的问题，MultiGenerator 可以处理它们。
Template
Template 规定了一道题目的生成程序应该如何调用 Task，比如普通的题目，没有强制在线操作，此时只需要分别生成数据和求解答案，就可以使用 NormalTemplate 来管理这些 GeneratingTask 和 SolutionTask。
MultiGenerator 预定义了 2 种 Template：
NormalTemplate：可以调用实现了GeneratingTask和SolutionTask的类，用于普通的数据生成，由于生成和求解是可分离的，所以可以更好地利用系统资源进行并行优化。IntegratedTemplate：可以调用实现了IntegratedGeneratingTask的类，可以用于需要强制在线的题目的数据生成。
Template 可以接受一个字符串作为题目的名称，所有生成的数据都会自动带上该名称。然后您可以向 Template 添加测试点信息，如要使用的生成器（实现了 GeneratingTask）和求解器（实现了 SolutionTask），测试点编号，测试点的数据规模配置等。随后 Template 会自动将这些参数传给 Task，实现数据生成的定制。
如果您需要对不同的测试点应用不同的生成器，比如在使用 NormalTemplate 时，需要构造具有特殊性质的数据，您可以定义多个生成器，只要它们实现了 GeneratingTask，就可以被 Template 调用，而无需做任何的特殊判断。
testcase
testcase 是一个函数，可以用于生成一个测试点的配置，这个测试点可以是一个子任务中的测试点。它还接受一个 std::unordered_map<std::string, std::string> 作为测试点配置，这里选用 std::string 作为键和值是因为这样可以最简单的实现配置，假如您需要同时传入 int 和 double 的值作为配置，std::string 可以很好地储存它们。后面会详细介绍如何使用该函数。
DataConfig
DataConfig 储存了测试点配置信息（不包括测试点编号，事实上很少情况会需要编号，因为 MultiGenerator 会在外部自动处理测试点编号，无需 Task 内部插手），testcase 函数所接受的 std::unordered_map<std::string, std::string> 也就是构造它的参数。
DataConfig 不会自动转换值到您所需要的类型，它只会返回一个 std::string，但是转换类型大多数情况下只需要使用 std::stoi() 或 std::stof() 完成，更加高级的也仅需要使用 std::stringstream 即可。
创建 Task
MultiGenerator 所提供的 Task 已经拥有大部分功能，如如何处理文件名，如何与文件系统交互，但它唯独不知道具体该如何生成数据，所以您只需要通过继承相关 Task 来实现接口，从而补上缺失的一部分功能。
GeneratingTask
前面提到 GeneratingTask 表示所有生成数据的 Task，所以我们可以这么写：
class MyGenerator : public GeneratingTask {
/** 这里只可以使用 private 或 protected */
private:
/** 实现这个接口 */
void generate(std::ostream &data, const DataConfig &config) override {
/** 通过 DataConfig 获取配置，get 内填上自定义的键 */
int someValue = std::stoi(config.get("some key").value());
/** 在这里实现生成数据 */
int someResult = someFunction();
/** 输出结果 */
data << someResult << std::endl;
}
int sumeFunction() {
return /* ... */;
}
};
如果您不了解 C++ 的面向对象特性，您可查阅相关资料，或者直接复制上面的模板，您只要保留上述 generate(std::ostream &data, const DataConfig &config) 成员函数即可。
SolutionTask
class MySolution : public SolutionTask {
private:
void solve(std::istream &dataIn, std::ostream &dataOut, const DataConfig &) override {
int someValue;
/** 像 std::cin 一样读入数据 */
dataIn >> someValue;
int someResult = someFunction();
/** 像 std::cout 一样输出答案 */
dataOut << someResult << std::endl;
}
int sumeFunction() {
return /* ... */;
}
};
还是同样的道理，您只需要保留 void solve(std::istream &dataIn, std::ostream &dataOut, const DataConfig &config) 成员函数，并在其中填上自己的东西即可。
理论上您可以直接将 std 的东西复制进 MySolution 这个类，并把 main() 函数改为这个成员函数，然后做好初始化工作，因为所有的 Task 都是要在堆上分配内存然后运行的，所以不能够保证所有数据都和全局变量一样被初始化为 0。对于数组，可以将其替换为 std::array，它会默认初始化所有的元素为 0，且在使用上和原生数组没有任何差别，包括性能开销。
IntegratedGeneratingTask
如果您需要同时生成和求解，那 IntegratedGeneratingTask 会是一个很好的选择，它同时提供了两个输出流，分别连接了数据的文件（*.in）和答案的文件（*.out）。
class MyIntegratedGenerator : public IntegratedGeneratingTask {
private:
void generate(std::ostream &dataIn, std::ostream &dataOut, const DataConfig &config) override {
while (/* 条件 */) {
auto someData = /* ... */;
auto someAnswer = /* ... */;
dataIn << someData << std::endl;
dataOut << someAnswer << std::endl;
}
}
};
IntegratedGeneratingTask 一般用于为强制在线题目或一些复杂的数据结构题目生成数据。
使用 testcase 创建测试点配置
testcase 函数可以用于创建测试点的配置，其有两个重载：
std::shared_ptr<Variable::Argument> testcase(int id, const std::unordered_map<std::string, std::string> &config);
std::shared_ptr<Variable::Argument> testcase(int subtaskId, int id, const std::unordered_map<std::string, std::string> &config);
这两个函数都返回 Variable::Argument 的智能指针，其储存着测试点的配置参数。从函数签名可以很容易地看出第一个是用于创建无子任务的测试点，而第二个是创建有子任务的测试点。
这两个函数都在最后接受一个 std::unordered_map<std::string, std::string> 作为测试点配置，使用初始化列表可以很方便地传入这个参数。您还可以使用 entry 函数创建一个键值对，使代码更加简单易读：
template <typename Value>
std::pair<std::string, std::string> entry(const std::string &key, const Value &value);
一般情况下，只需要将返回的 Variable::Argument 指针再传给 Template 即可，无需做额外的工作。
如果要创建编号为 2，带有 n = 10 且 m = 5 的配置，可以这样获得配置参数：
auto arg = testcase(2, { entry("n", 10), entry("m", 5) });
如果要创建子任务编号为 1，子任务内的编号为 5，带有 str = "abc" 且 n = 1 的配置，可以这样获得配置参数：
auto arg = testcase(1, 5, { entry("str", "abc"), entry("n", 1) });
把 Task 传给 Template
如上文所述，Template 规定了一道题目的生成程序应该如何调用 Task，且 MultiGenerator 定义了 NormalTemplate 和 IntegratedTemplate，两种 Template 使用方法是一样的，以下以 NormalTemplate 为例。
构造 NormalTemplate 需要传入一个字符串作为题目的名字。
NormalTemplate temp("problem");
随后可以使用 add 成员函数创建测试点配置，签名如下：
template <typename Generator, typename Solution>
void NormalTemplate::add(std::shared_ptr<Variable::Argument> arg);
其中 Generator 是用户自定义的实现了 GeneratingTask 的类，比如上文示例中的 MyGenerator，Solution 则是实现了 SolutionTask 的类，比如上文示例中的 MySolution。
IntegratedTemplate 的 add 函数签名如下：
template <typename IntegratedGenerator>
void IntegratedTemplate::add(std::shared_ptr<Variable::Argument> arg);
其中 IntegratedGenerator 是用户自定义的实现了 IntegratedGeneratingTask 的类，比如上文示例中的 MyIntegratedGenerator。
您需要把 testcase 函数返回的结果传给这些函数：
temp.add<MyGenerator, MySolution>(testcase(1, {}));
这样 NormalTemplate 就会知道要对第 1 个测试点应用 MyGenerator 生成数据，用 MySolution 求解答案，并且生成的文件为 problem1.in 和 problem1.out。
可以继续使用 add 函数添加测试点，使用方法是一样的，只需修改 testcase 函数中的测试点编号即可。注意如果测试点编号出现重复，可能会导致程序崩溃。
开始生成数据
这一部分很简单，只需要指定并行任务数即可：
temp.execute(8);
一般并行任务数会设定为您的 CPU 核心数或者线程数。如果您不知道您的 CPU 核心数，可以使用 std::thread::hardware_concurrency 函数查询：
temp.execute(std::thread::hardware_concurrency());
完整示例
最上面的示例就是一个很好的例子，参考那个即可。
FAQ
Q1：我在 Linux 平台下，如果编译不能够通过，并且含有错误信息中含有 pthread 相关的东西，怎么解决？
A1：Linux 下使用多线程需要调用 pthread，需要给 g++ 加上 -pthread 参数。