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程序从命令行读入数字n，将随机的n个正整数先升序排列，再把结果再降序排列。
程序可加入第二个参数"p"，则可以进行并行排序。例如：
$ ./sort_task 100000000 p
上面的命令将先升序排列1亿个整数，再降序排列。两次排序都采用并行。
计算任务（或称线程任务），是我们非常重要的一个功能。在使用我们任务流的时候，并不建议在callback里直接进行非常复杂的计算。
所有需要消耗大量CPU时间的计算，都可以封装成计算任务交给系统去调度。计算任务和通信任务在使用方法上并没有什么区别。
系统的算法工厂提供了一些常用的计算任务，比如排序，归并等。用户也可以很方便定义自己的计算任务。
int main(int argc, char *argv[])
{
...
WFSortTask<int> *task;
if (use_parallel_sort)
task = WFAlgoTaskFactory::create_psort_task("sort", array, end, callback);
else
task = WFAlgoTaskFactory::create_sort_task("sort", array, end, callback);
...
task->start();
...
}
和WFHttpTask或WFRedisTask不同，排序任务多了一个模板参数代表要排序的数组数据类型。
create_sort_task和create_psort_task分别产生一个普通排序任务和一个并行排序任务。
这两个调用的参数和返回值并没有区别。
唯一需要特别说明的是第一个参数"sort"，这个是计算队列名，用于影响内部的任务调度。本篇文档后面会介绍队列名的用法。
计算任务的启动方法与使用方法和网络通信任务并没有什么区别。
和通信任务一样，我们在callback里处理结果。这个示例里，升序排序之后会再发起一次降序排序。
using namespace algorithm;
void callback(void SortTask<int> *task)
{
SortInput<T> *input = task->get_input();
int *first = input->first;
int *last = input->last;
// print result
...
if (task->user_data == NULL)
{
auto cmp = [](int a1, int a2){ return a2 < a1; };
WFSortTask<int> *reverse;
if (use_parallel_sort)
reverse = WFAlgoTaskFactory::create_psort_task("sort", first, last, cmp, callback);
else
reverse = WFAlgoTaskFactory::create_sort_task("sort", first, last, cmp, callback);
reverse->user_data = (void *)1; /* as a flag */
series_of(task)->push_back(reverse);
}
else
{
// all done. Signal main thread to exit.
...
}
}
计算任务的get_input()接口得到输入数据，get_output()得到输出数据。对于排序任务，输入和输出是相同类型，内容也完全相同。
在WFAlgoTaskFactory.h里，可以看到排序任务输入输出的定义：
namespace algorithm
{
template <typename T>
struct SortInput
{
T *first;
T *last;
};
template <typename T>
using SortOutput = SortInput<T>;
}
template <typename T>
using WFSortTask = WFThreadTask<algorithm::SortInput<T>,
algorithm::SortOutput<T>>;
template <typename T>
using sort_callback_t = std::function<void (WFSortTask<T> *)>;
显然，input或output里的first, last分别为排序数组的首尾指针。
接下来我们会创建一个降序排序的任务，这时候，我们就需要传进去一个比较函数了。
auto cmp = [](int a1, int a2)->bool{ return a2 < a1; };
reverse = WFAlgoTaskFactory::create_sort_task("sort", first, last, cmp, callback);
可以说我们的用法和std::sort()区别不是很大。但我们的first和last是指针，而不是用iterator。
同样，用create_psort_task()可以创建一个并行排序任务。而对series的使用，和通信任务没有区别。
如果你不做任何配置，计算调度器将使用当前机器CPU个数的线程数。你也可以通过以下的方式，修改这个值：
#include "workflow/WFGlobal.h"
int main()
{
struct WFGlobalSettings settings = GLOBAL_SETTINGS_DEFAULT;
settings.compute_threads = 16;
WORKFLOW_library_init(&settings);
...
}
通过上面的配置，我们将创建16个线程用于计算。
内置的并行排序算法，使用分块+二路归并。空间复杂度为O(1)。
算法使用全局配置的计算线程进行计算，但最多使用128个线程。因为不使用额外空间，加速比会小于线程数量，平均CPU占用也比较小。
具体实现可参考WFAlgoTaskFactory.inl
我们的计算任务并没有优化级的概念，唯一可以影响调度顺序的是计算任务的队列名，本示例中队列名为字符串"sort"。
队列名的指定非常简单，需要说明以下几点：
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