linux中使用文件操作和多线程合作编程完成矩阵相乘计算

首先，需要确定矩阵相乘计算的算法和数据结构。常见的算法包括经典的三重循环算法、分治算法和基于块的算法等，其中基于块的算法在多线程环境下表现最好。因此，我们可以选择基于块的矩阵相乘算法。

接下来，需要确定文件操作的方式。可以将矩阵存储为文本文件，每一行表示矩阵中的一行，每一行中的数字用空格隔开。读取文件时，可以使用linux中的文件操作函数（如open，read，write等）读取文件内容并将其转换为矩阵数据结构。在计算完成后，可以将结果写入另一个文件中。

最后，需要使用多线程并发执行矩阵相乘计算。可以使用linux中的线程库pthread，创建多个线程分别计算矩阵的不同块。在计算过程中，需要使用锁来保护共享数据结构的一致性。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用文件操作和多线程合作编程完成矩阵相乘计算。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>

#define MAX_SIZE 100

int A[MAX_SIZE][MAX_SIZE], B[MAX_SIZE][MAX_SIZE], C[MAX_SIZE][MAX_SIZE];
int row_A, col_A, row_B, col_B, row_C, col_C;
int block_size;
pthread_mutex_t mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;

void read_matrix(char *filename, int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int *row, int *col)
{
    FILE *fp;
    fp = fopen(filename, "r");
    fscanf(fp, "%d%d", row, col);
    for (int i = 0; i < *row; i++) {
        for (int j = 0; j < *col; j++) {
            fscanf(fp, "%d", &matrix[i][j]);
        }
    }
    fclose(fp);
}

void write_matrix(char *filename, int matrix[MAX_SIZE][MAX_SIZE], int row, int col)
{
    FILE *fp;
    fp = fopen(filename, "w");
    fprintf(fp, "%d %d\n", row, col);
    for (int i = 0; i < row; i++) {
        for (int j = 0; j < col; j++) {
            fprintf(fp, "%d ", matrix[i][j]);
        }
        fprintf(fp, "\n");
    }
    fclose(fp);
}

void *compute_block(void *arg)
{
    int id = *(int *)arg;
    int start_row = (id / (col_C/block_size)) * block_size;
    int start_col = (id % (col_C/block_size)) * block_size;
    int end_row = start_row + block_size;
    int end_col = start_col + block_size;
    if (end_row > row_C) end_row = row_C;
    if (end_col > col_C) end_col = col_C;
    for (int i = start_row; i < end_row; i++) {
        for (int j = start_col; j < end_col; j++) {
            int sum = 0;
            for (int k = 0; k < col_A; k++) {
                sum += A[i][k] * B[k][j];
            }
            pthread_mutex_lock(&mutex);
            C[i][j] += sum;
            pthread_mutex_unlock(&mutex);
        }
    }
    pthread_exit(NULL);
}

int main(int argc, char *argv[])
{
    if (argc != 5) {
        printf("Usage: %s <matrix A> <matrix B> <block size> <output>\n", argv[0]);
        return 1;
    }

    read_matrix(argv[1], A, &row_A, &col_A);
    read_matrix(argv[2], B, &row_B, &col_B);
    if (col_A != row_B) {
        printf("Error: dimension mismatch (%d x %d) x (%d x %d)\n", row_A, col_A, row_B, col_B);
        return 1;
    }

    block_size = atoi(argv[3]);
    row_C = row_A;
    col_C = col_B;

    pthread_t threads[MAX_SIZE];
    int ids[MAX_SIZE];
    int num_threads = (row_C/block_size) * (col_C/block_size);
    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
        ids[i] = i;
        pthread_create(&threads[i], NULL, compute_block, &ids[i]);
    }
    for (int i = 0; i < num_threads; i++) {
        pthread_join(threads[i], NULL);
    }

    write_matrix(argv[4], C, row_C, col_C);

    return 0;
}

在上面的代码中，我们首先使用read_matrix函数读取输入矩阵A和B，并检查它们的维度是否匹配。然后，我们根据块大小计算矩阵C的维度，并使用pthread_create函数创建多个线程并发计算矩阵C的不同块。在计算过程中，我们使用pthread_mutex_lock和pthread_mutex_unlock函数保护共享数据结构C的一致性。最后，我们使用write_matrix函数将结果写入输出文件中。