#include<stdio.h> #include<math.h> int main() { int n, k, i, m = 0; for (n = 101; n <= 200; n = n+2) { k = sqrt ( n ); for (i = 2; i <= k; i++) if(n%j == 0) break; if ( i >= k +1) { printf ("%d", n); m = m+1; } if (m%10 == 0) printf("\n"); } printf ("\n"); return 0; }变成并行

该程序可以通过使用多线程来实现并行化。具体实现方法如下：

1. 将主函数中的循环部分拆分成多个子任务，每个子任务对应一段待处理的数字区间。

2. 创建多个线程，每个线程负责处理一个子任务。

3. 通过同步机制，确保每个线程只处理自己负责的区间，避免重复处理和数据竞争。

下面是一个简单的示例代码，使用 OpenMP 库来实现多线程并行化：

#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<omp.h>

int main()
{
    int n, k, i, m = 0;
    #pragma omp parallel for private(k, i) shared(m)
    for (n = 101; n <= 200; n = n+2)
    {
        k = sqrt ( n );
        for (i = 2; i <= k; i++)
            if(n%i == 0) break;
        if ( i > k )
        {
            #pragma omp atomic
            m = m+1;
            printf ("%d", n);
            if (m%10 == 0) printf("\n");
        }
    }
    printf ("\n");
    return 0;
}

在上面的代码中，我们使用了 `#pragma omp parallel for` 来开启一个并行循环，使用 `private` 和 `shared` 关键字来指定变量的作用域和共享方式。同时，我们使用了 `#pragma omp atomic` 来确保变量 `m` 可以安全地被多个线程更新。