docs: address community issue feedback (#5 #338 #142 #246 #136 #303)

- const README: rewrite the space-saving claim per issue #5 follow-ups
  (constant-expression const vs #define immediates; which const qualify
  as constant expressions)
- const README: fix the class-section diagnosis per issue #338 (overload
  resolution picks the const overload; the restriction only surfaces
  once that overload is removed)
- sizeof README: virtual-inheritance result is compiler-dependent
  (GCC merges vbptr+vfptr -> 16, MSVC keeps them separate -> 32) #246
- static README: new section on internal linkage / access restriction
  with anonymous-namespace comparison #142
- 10-day practice: full problem list table + fixed day links #136
- new design_pattern/singleton/singleton_default.hpp: reusable
  thread-safe CRTP singleton template, compile+concurrency tested #303

site_extras/cpp-concurrency-cpp17-parallel-stl.md

@@ -0,0 +1,145 @@
+> 来自 [C++那些事网站](https://light-city.github.io/stories_things/cpp-concurrency/cpp17-parallel-stl/) 的文章，由站点同步脚本导出。
+
+# C++17 并行 STL
+
+## 1.各个编译器支持进度
+
+不同编译器对并行算法库的支持，如下：
+
+> https://en.cppreference.com/w/cpp/compiler_support/17#C.2B.2B17_library_features
+
+可以看到gcc9之后就支持了，clang目前支持还不完全，自己也本地测了一下确实不支持。
+
+![](../assets/images/2024/parallel/img/fea.png)
+
+其支持的算法包括：
+
+![](../assets/images/2024/parallel/img/all_std.png)
+
+> https://en.cppreference.com/w/cpp/experimental/parallelism
+
+## 2.并行算法库要求
+
+gcc9以后便可以使用并行算法库了，我们可以看一下下面的gcc-9文档。
+
+> https://gcc.gnu.org/gcc-9/changes.html
+
+其中，提到一个非常重要的信息：**需要tbb支持**。
+
+![](../assets/images/2024/parallel/img/tbb_req.png)
+
+TBB是由英特尔（Intel）公司开发的一个用于并行编程的 C++ 库。TBB 旨在简化多核处理器上的并行软件开发，提供了一套抽象和模型，使程序员能够更容易地实现并行算法。
+
+1.C++17当中使用并行算法库的前提必须得安装tbb，那如果不安装tbb会怎样呢？
+
+我自己实测就是可以编译与运行，只是没有任何加速，跟原来非并行跑出来的结果是一样的。
+
+2.TBB如何安装呢？
+
+一个是官方的tbb，叫做oneTBB。
+
+> https://github.com/oneapi-src/oneTBB
+
+另一个是其他人写的tbb，叫做tbb。
+
+> https://github.com/wjakob/tbb
+
+区别在于添加了基于 CMake 的构建系统。
+
+现在官方也是支持cmake ，所以建议去使用官方的吧。
+
+编译也是非常简单：
+
+```
+mkdir build && cmake ..
+make -j8
+make install
+```
+
+## 3.如何使用
+
+相比于传统的STL使用又有哪些改变呢？
+
+**1.接口层面**
+
+其实比较简单，例如 sort原来是：
+
+```cpp
+std::sort(begin, end, comp);
+```
+
+现在变为：
+
+```
+std::sort(exe_policy, begin, end, comp);
+```
+
+只需要添加执行策略(execution policy)，有三个选项：
+
+1. **`std::execution::seq`（顺序执行）:**
+   - 这是默认的执行策略，也就是说，如果你没有明确指定执行策略，算法将使用顺序执行。
+   - 算法将按照顺序依次处理元素，不涉及并行处理。
+2. **`std::execution::par`（并行执行）:**
+   - 使用这个执行策略将启用并行执行。算法会尝试以并行的方式处理元素，充分利用多核处理器。
+3. **`std::execution::par_unseq`（并行和向量化执行）:**
+   - 这个执行策略允许算法在并行的同时进行向量化（vectorization），这意味着可以利用 SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集进行并行向量化操作。
+   - 与 `std::execution::par` 不同，`par_unseq` 在能够并行处理的同时还允许矢量化处理，从而更充分地利用硬件的并行和向量化能力。
+
+**2.头文件层面**
+
+必须要引入：
+
+```cpp
+#include <algorithm>
+#include <execution>
+```
+
+如果有tbb的操作，可以引入tbb的头文件，例如：设置线程数。
+
+**3.编译层面**
+
+编译时需要指定链接信息，例如：
+
+```cpp
+g++ -O3 -std=c++17 -Wall -Wextra -pedantic -I/usr/local/include/tbb -L /usr/local/lib/ -o main.out main.cc -ltbb
+```
+
+## 4.性能测试
+
+最近在做sort相关的工作，想看看merge与sort的性能，所以写了个benchmark，逻辑如下：
+
+- 串行sort vs 并行sort(par策略)
+
+- 串行merge vs 并行merge(par策略)
+
+数据范围：
+
+```cpp
+BENCHMARK(BM_ParallelSort)->Arg(16384)->Arg(16384000)->Arg(163840000);  
+```
+
+下面的测试结果将采用tbb默认线程调度策略。
+
+**对比组1：并行Sort/串行Sort详细数据与加速比**
+
+![](../assets/images/2024/parallel/img/sort_parallel.png)
+
+![](../assets/images/2024/parallel/img/sort_parallel_sp.png)
+
+**对比组2：并行Merge/串行Merge详细数据与加速比**
+
+![](../assets/images/2024/parallel/img/merge_parallel.png)
+
+![](../assets/images/2024/parallel/img/merge_parallel_sp.png)
+
+tbb文档：
+
+> https://oneapi-src.github.io/oneTBB/index.html
+
+如果要设置线程数，可以这样操作：
+
+```cpp
+#include <tbb/tbb.h>
+
+tbb::task_scheduler_init init(16);
+```