更新视频代码，修改第四章措辞、格式、以及补充代码示例

Author: Mq-b

Diff for: code/ModernCpp-ConcurrentProgramming-Tutorial/27创建异步任务获取返回值.cpp

@@ -0,0 +1,13 @@
+#include <iostream>
+#include <thread>
+#include <future> // 引入 future 头文件
+
+void f() {
+    std::cout << std::this_thread::get_id() << '\n';
+}
+
+int main() {
+    auto t = std::async([] {});
+    std::future<void> future{ std::move(t) };
+    future.wait();   // Error! 抛出异常
+}

Diff for: code/ModernCpp-ConcurrentProgramming-Tutorial/28future与 packaged_task.cpp

@@ -0,0 +1,46 @@
+#include <iostream>
+#include <thread>
+#include <future>
+
+template<typename R, typename...Ts, typename...Args>
+void async_task(std::packaged_task<R(Ts...)>& task, Args&&...args) {
+    // todo..
+    task(std::forward<Args>(args)...);
+}
+
+int main() {
+    std::packaged_task<int(int, int)> task([](int a, int b) {
+        return a + b;
+    });
+
+    int value = 50;
+
+    std::future<int> future = task.get_future();
+
+    // 创建一个线程来执行异步任务
+    std::thread t{ [&] { async_task(task, value, value); } };
+    std::cout << future.get() << '\n';
+    t.join();
+}
+
+//int main(){
+//    std::cout << "main: " << std::this_thread::get_id() << '\n';
+//
+//    // 只能移动不能复制
+//    std::packaged_task<double(int, int)> task{ [](int a, int b) {
+//        std::cout << "packaged_task: " << std::this_thread::get_id() << '\n';
+//        return std::pow(a, b);
+//    } };
+//
+//    std::future<double> future = task.get_future();
+//
+//    // task(10, 2); // 调用 此处执行任务
+//
+//    std::thread t{ std::move(task) ,10,2 };
+//
+//    std::cout << "------\n";
+//
+//    std::cout << future.get() << '\n'; // 会阻塞，直到任务执行完毕
+//
+//    t.join();
+//}

Diff for: code/ModernCpp-ConcurrentProgramming-Tutorial/29使用promise.cpp

@@ -0,0 +1,55 @@
+#include <iostream>
+#include <thread>
+#include <future>
+#include <chrono>
+using namespace std::chrono_literals;
+
+void f(std::promise<int> obj ,int num){
+    // todo..
+    obj.set_value(num * num); // 调用了 set_value
+    // todo..
+    std::this_thread::sleep_for(5s); // 模拟一些计算
+}
+
+void throw_function(std::promise<int> prom) {
+    prom.set_value(100);
+    try {
+        // todo..
+        throw std::runtime_error("一个异常");
+    }
+    catch (...) {
+        try {
+            // 共享状态的 promise 已存储值，调用 set_exception 产生异常
+            prom.set_exception(std::current_exception());
+        }
+        catch (std::exception& e) {
+            std::cerr << "来自 set_exception 的异常: " << e.what() << '\n';
+        }
+    }
+}
+
+int main() {
+    std::promise<int> prom;
+    std::future<int> fut = prom.get_future();
+
+    std::thread t(throw_function, std::move(prom));
+
+    std::cout << "等待线程执行，抛出异常并设置\n";
+    std::cout << "值：" << fut.get() << '\n'; // 100
+
+    t.join();
+}
+
+
+//int main(){
+//    std::promise<int> promise;
+//
+//    auto future = promise.get_future(); // 关联了
+//
+//    std::thread t{ f,std::move(promise), 10 };
+//    // f(std::move(promise), 10);
+//
+//    std::cout << future.get() << '\n'; // 阻塞，直至结果可用
+//    std::cout << "end\n";
+//    t.join();
+//}

Diff for: code/ModernCpp-ConcurrentProgramming-Tutorial/30future的状态变化.cpp

@@ -0,0 +1,16 @@
+#include <iostream>
+#include <thread>
+#include <future>
+
+int main(){
+    std::future<void>future = std::async([] {});
+    std::cout << std::boolalpha << future.valid() << '\n'; // true
+    future.get();
+    std::cout << std::boolalpha << future.valid() << '\n'; // false
+    try {
+        future.get(); // 抛出 future_errc::no_state 异常
+    }
+    catch (std::exception& e) {
+        std::cerr << e.what() << '\n';
+    }
+}

Diff for: code/ModernCpp-ConcurrentProgramming-Tutorial/31多个线程的等待shared_future.cpp

@@ -0,0 +1,37 @@
+#include <iostream>
+#include <thread>
+#include <future>
+
+std::string fetch_data() {
+    std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); // 模拟耗时操作
+    return "从网络获取的数据！";
+}
+
+int main() {
+    std::future<std::string> future_data = std::async(std::launch::async, fetch_data);
+
+    // // 转移共享状态，原来的 future 被清空  valid() == false
+    std::shared_future<std::string> shared_future_data = future_data.share();
+
+    // 多个线程持有一个 shared_future 对象并操作
+
+    // 第一个线程等待结果并访问数据
+    std::thread thread1([shared_future_data] {
+        std::cout << "线程1：等待数据中..." << std::endl;
+        shared_future_data.wait(); // 等待结果可用
+        std::cout << "线程1：收到数据：" << shared_future_data.get() << std::endl;
+    });
+
+    // 第二个线程等待结果并访问数据
+    std::thread thread2([shared_future_data] {
+        std::cout << "线程2：等待数据中..." << std::endl;
+        shared_future_data.wait();
+        std::cout << "线程2：收到数据：" << shared_future_data.get() << std::endl;
+    });
+
+    thread1.join();
+    thread2.join();
+
+    std::promise<std::string> p;
+    std::shared_future<std::string> sf{ p.get_future() }; // 隐式转移所有权
+}

Diff for: code/ModernCpp-ConcurrentProgramming-Tutorial/32限时等待-时钟.cpp

@@ -0,0 +1,14 @@
+#include <chrono>
+#include <iostream>
+#include <iomanip>
+using namespace std::chrono_literals;
+
+int main(){
+    auto now = std::chrono::system_clock::now();
+    time_t now_time = std::chrono::system_clock::to_time_t(now);
+    std::cout << "Current time:\t" << std::put_time(std::localtime(&now_time), "%H:%M:%S\n");
+
+    auto now2 = std::chrono::steady_clock::now();
+    now_time = std::chrono::system_clock::to_time_t(now);
+    std::cout << "Current time:\t" << std::put_time(std::localtime(&now_time), "%H:%M:%S\n");
+}

Diff for: code/ModernCpp-ConcurrentProgramming-Tutorial/CMakeLists.txt

@@ -12,7 +12,7 @@ elseif(CMAKE_CXX_COMPILER_ID STREQUAL "GNU" OR CMAKE_CXX_COMPILER_ID STREQUAL "C
     add_compile_options("-finput-charset=UTF-8" "-fexec-charset=UTF-8")
 endif()
 
-add_executable(${PROJECT_NAME} "26使用条件变量实现后台提示音播放.cpp")
+add_executable(${PROJECT_NAME} "32限时等待-时钟.cpp")
 
 
 # 设置 SFML 的 CMake 路径

Diff for: md/04同步操作.md

@@ -722,7 +722,7 @@ auto sum(ForwardIt first, ForwardIt last) {
 
 > [运行](https://godbolt.org/z/r19MYcv6e)测试。
 
-相比于之前，其实不同无非是定义了 `std::vector<std::packaged_task<value_type()>> tasks` 与  `std::vector<std::future<value_type>> futures` ，然后在循环中制造任务插入容器，关联 tuple，再放到线程中执行。最后汇总的时候写一个循环，`futures[i].get()` 获取任务的返回值加起来即可。
+相比于之前，其实不同无非是定义了 `std::vector<std::packaged_task<value_type()>> tasks` 与  `std::vector<std::future<value_type>> futures` ，然后在循环中制造任务插入容器，关联 future，再放到线程中执行。最后汇总的时候写一个循环，`futures[i].get()` 获取任务的返回值加起来即可。
 
 到此，也就可以了。
 
@@ -799,7 +799,7 @@ int main() {
 来自线程的异常: 一个异常
 ```
 
-你可能对这段代码还有一些疑问：我们写的是 `promised<int>` ，但是却没有使用 `set_value` 设置值，你可能会想着再写一行 `prom.set_value(0)`？
+你可能对这段代码还有一些疑问：我们写的是 `promise<int>` ，但是却没有使用 `set_value` 设置值，你可能会想着再写一行 `prom.set_value(0)`？
 
 共享状态的 promise 已经存储值或者异常，再次调用 `set_value`（`set_exception`） 会抛出 [std::future_error](https://zh.cppreference.com/w/cpp/thread/future_error) 异常，将错误码设置为 [`promise_already_satisfied`](https://zh.cppreference.com/w/cpp/thread/future_errc)。这是因为 `std::promise` 对象只能是存储值或者异常其中一种，而**无法共存**。
 
@@ -893,13 +893,43 @@ _Ty& get() {
 
 如果需要进行多次 `get` 调用，可以考虑使用下文提到的 `std::shared_future`。
 
-### 多个线程的等待
+### 多个线程的等待 `std::shared_future`
 
-之前的例子中都在用 `std::future` ，不过 `std::future` 也有局限性。很多线程在等待的时候，只有一个线程能获取结果。当多个线程等待相同事件的结果时，就需要使用 `std::shared_future` 来替代 `std::future` 了。`std::future` 与 `std::shared_future` 的区别就如同 `std::unique_ptr`、`std::shared_ptr` 一样。
+之前的例子中我们一直使用 `std::future`，但 `std::future` 有一个局限：**future 是一次性的**，它的结果只能被一个线程获取。`get()` 成员函数只能调用一次，当结果被某个线程获取后，`std::future` 就无法再用于其他线程。
+
+```cpp
+int task(){
+    // todo..
+    return 10;
+}
+
+void thread_functio(std::future<int>& fut){
+    // todo..
+    int result = fut.get();
+    std::cout << result << '\n';
+    // todo..
+}
+
+int main(){
+    auto future = std::async(task); // 启动耗时的异步任务
+
+    // 可能有多个线程都需要此任务的返回值，于是我们将与其关联的 future 对象的引入传入
+    std::thread t{ thread_functio,std::ref(future) };
+    std::thread t2{ thread_functio,std::ref(future) };
+    t.join();
+    t2.join();
+}
+```
+
+> 可能有多个线程都需要耗时的异步任务的返回值，于是我们将与其关联的 future 对象的引入传给线程对象，让它能在需要的时候获取。
+>
+> 但是这存在个问题，future 是一次性的，只能被调用一次 `get()` 成员函数，所以以上代码存在问题。
+
+此时就需要使用 `std::shared_future` 来替代 `std::future` 了。`std::future` 与 `std::shared_future` 的区别就如同 `std::unique_ptr`、`std::shared_ptr` 一样。
 
 `std::future` 是只能移动的，其所有权可以在不同的对象中互相传递，但只有一个对象可以获得特定的同步结果。而 `std::shared_future` 是可复制的，多个对象可以指代同一个共享状态。
 
-在多个线程中对**同一个 **`std::shared_future` 对象进行操作时（如果没有进行同步保护）存在竞争条件。而从多个线程访问同一共享状态，若每个线程都是通过其自身的 `shared_future` 对象**副本**进行访问，则是安全的。
+在多个线程中对**同一个 **`std::shared_future` 对象进行操作时（如果没有进行同步保护）存在条件竞争。而从多个线程访问同一共享状态，若每个线程都是通过其自身的 `shared_future` 对象**副本**进行访问，则是安全的。
 
 ```cpp
 std::string fetch_data() {
@@ -932,7 +962,7 @@ int main() {
 }
 ```
 
-这段代码存在数据竞争，就如同我们先前所说：“***在多个线程中对**同一个 **`std::shared_future` 对象进行操作时（如果没有进行同步保护）存在竞争条件***”，它并没有提供线程安全的方式。而我们的 lambda 是按引用传递，也就是“**同一个**”进行操作了。可以改为：
+这段代码存在数据竞争，就如同我们先前所说：“***在多个线程中对**同一个 **`std::shared_future` 对象进行操作时（如果没有进行同步保护）存在条件竞争***”，它并没有提供线程安全的方式。而我们的 lambda 是按引用传递，也就是“**同一个**”进行操作了。可以改为：
 
 ```cpp
 std::string fetch_data() {
@@ -962,13 +992,13 @@ int main() {
 }
 ```
 
-这样访问的就都是 `std::shared_future` 的副本了，我们的 lambda 按复制捕获 std::shared_future 对象，每个线程都有一个 shared_future 的副本，这样不会有任何问题。这一点和 `std::shared_ptr` 类似[^2]。
+这样访问的就都是 `std::shared_future` 的副本了，我们的 lambda 按复制捕获 `std::shared_future` 对象，每个线程都有一个 shared_future 的副本，这样不会有任何问题。这一点和 `std::shared_ptr` 类似[^2]。
 
 `std::promise` 也同，它的 `get_future()` 成员函数一样可以用来构造 `std::shared_future`，虽然它的返回类型是 `std::future`，不过不影响，这是因为 `std::shared_future` 有一个 `std::future<T>&&` 参数的[构造函数](https://zh.cppreference.com/w/cpp/thread/shared_future/shared_future)，转移 `std::future` 的所有权。
 
 ```cpp
-std::promise<std::string>p;
-std::shared_future<std::string>sf{ p.get_future() }; // 隐式转移所有权
+std::promise<std::string> p;
+std::shared_future<std::string> sf{ p.get_future() }; // 隐式转移所有权
 ```
 
 就不需要再强调了。
@@ -1010,7 +1040,7 @@ class duration;
 如你所见，它默认的时钟节拍是 1，这是一个很重要的类，标准库通过它定义了很多的时间类型，比如 **`std::chrono::minutes`** 是分钟类型，那么它的 `Period` 就是 `std::ratio<60>` ，因为一分钟等于 60 秒。
 
 ```cpp
-std::chrono::minutes    std::chrono::duration</* int29 */, std::ratio<60>>
+using minutes      = duration<int, ratio<60>>;
 ```
 
 稳定时钟（Steady Clock）是指提供稳定、持续递增的时间流逝信息的时钟。它的特点是不受系统时间调整或变化的影响，即使在系统休眠或时钟调整的情况下，它也能保持稳定。在 C++ 标准库中，[`std::chrono::steady_clock`](https://zh.cppreference.com/w/cpp/chrono/steady_clock) 就是一个稳定时钟。它通常用于测量时间间隔和性能计时等需要高精度和稳定性的场景。可以通过 `is_steady` 静态常量判断当前时钟是否是稳定时钟。