Parfor 临时变量处理技巧：避免多线程冲突

在使用 parfor 时，临时变量的问题是需要注意的。因为 parfor 会对循环中的代码进行并行化处理，所以多个工作线程可能会同时访问和修改同一个临时变量，导致出现意料之外的结果。解决临时变量问题的方法有：

**对每个工作线程分配独立的临时变量，避免变量之间的冲突。**可以使用 MATLAB 的 spmd 语句实现。

spmd
    temp_var = zeros(1, 5); % 每个工作线程分配独立的临时变量
end

parfor i = 1:10
    temp_var = getLocalPart(temp_var); % 获取本地变量
    temp_var(i) = i; % 操作本地变量
    temp_var = codistributed(temp_var); % 将本地变量转换为分布式变量
end

将临时变量转换为参数传递给函数，在函数内部操作临时变量，并返回结果。 这样可以确保每个工作线程都在自己的函数空间内操作变量，避免多线程之间的冲突。

function result = my_function(temp_var)
    temp_var = temp_var + 1; % 操作临时变量
    result = temp_var; % 返回结果
end

parfor i = 1:10
    temp_var = zeros(1, 5); % 初始化临时变量
    temp_var = my_function(temp_var); % 调用函数操作临时变量
end

将临时变量封装在一个类中，使用 MATLAB 的对象引用来对其进行访问和修改。 这种方法需要一定的面向对象编程技能，但可以避免多线程之间的冲突，提高代码的可读性和可维护性。

classdef my_class
    properties
        temp_var
    end
    methods
        function obj = my_class(temp_var)
            obj.temp_var = temp_var; % 初始化临时变量
        end
        function obj = my_function(obj)
            obj.temp_var = obj.temp_var + 1; % 操作临时变量
        end
    end
end

temp_var = zeros(1, 5); % 初始化临时变量
obj = my_class(temp_var); % 封装临时变量到类中

parfor i = 1:10
    obj(i) = obj(i).my_function(); % 调用方法操作临时变量
end

temp_var = [obj.temp_var]; % 获取所有工作线程的临时变量

总之，在使用 parfor 时，需要格外注意临时变量的处理方式，以保证代码的正确性和效率。