openMP实现弗洛伊德算法

下面是使用OpenMP并行化实现弗洛伊德算法的示例代码：

#include <omp.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>

#define V 4

void floydWarshall(int graph[V][V]) {
    int dist[V][V], i, j, k;
    #pragma omp parallel for private(i,j,k) shared(dist,graph)
    for (i = 0; i < V; i++) {
        for (j = 0; j < V; j++) {
            dist[i][j] = graph[i][j];
        }
    }
    #pragma omp parallel for private(k,i,j) shared(dist)
    for (k = 0; k < V; k++) {
        for (i = 0; i < V; i++) {
            for (j = 0; j < V; j++) {
                if (dist[i][k] + dist[k][j] < dist[i][j]) {
                    dist[i][j] = dist[i][k] + dist[k][j];
                }
            }
        }
    }
    printf ("Following matrix shows the shortest distances between every pair of vertices \n");
    for (i = 0; i < V; i++) {
        for (j = 0; j < V; j++) {
            if (dist[i][j] == INT_MAX) {
                printf("%7s", "INF");
            } else {
                printf ("%7d", dist[i][j]);
            }
        }
        printf("\n");
    }
}

int main() {
    int graph[V][V] = {{0, 5, INT_MAX, 10},
                       {INT_MAX, 0, 3, INT_MAX},
                       {INT_MAX, INT_MAX, 0, 1},
                       {INT_MAX, INT_MAX, INT_MAX, 0}};
    floydWarshall(graph);
    return 0;
}

在这个示例代码中，我们使用OpenMP指令来并行执行两个for循环，以加速算法的执行。第一个for循环用于初始化`dist`数组，第二个for循环用于执行弗洛伊德算法的核心部分。`private`关键字用于指定每个线程使用独立的变量副本，`shared`关键字用于指定可以共享的变量。

在实际应用中，我们可以根据问题的规模和计算机硬件的特性来调整并行化的程度，以获得更好的性能提升。