给出一个完整的优化后的代码
时间: 2024-09-20 17:18:09 浏览: 21
由于优化代码需要具体环境和工具的支持,这里提供一个使用OpenMP库进行并行计算的示例,假设我们还在原代码基础上优化:
```cpp
#include <iostream>
#include <vector>
#include <omp.h>
// 假设histogramRed, histogramGreen, 和 histogramBlue 分别是大小为256的向量
std::vector<unsigned int> cumulativeHistogramRed(256);
std::vector<unsigned int> cumulativeHistogramGreen(256);
std::vector<unsigned int> cumulativeHistogramBlue(256);
void calculateCumulativeHistogram(const std::vector<unsigned char>& channelData) {
#pragma omp parallel for reduction(+:cumulativeHistogramRed[cumulativeHistogramRed.size() - 1], cumulativeHistogramGreen[cumulativeHistogramGreen.size() - 1], cumulativeHistogramBlue[cumulativeHistogramBlue.size() - 1])
for (int i = 0; i < 256; ++i) {
if (channelData[i]) { // 只有非零值才累加
cumulativeHistogramRed[i] += histogramRed[i];
cumulativeHistogramGreen[i] += histogramGreen[i];
cumulativeHistogramBlue[i] += histogramBlue[i];
}
}
}
// 原始直方图数据
std::vector<unsigned char> histogramRed;
std::vector<unsigned char> histogramGreen;
std::vector<unsigned char> histogramBlue;
int main() {
// 初始化直方图...
calculateCumulativeHistogram(histogramRed);
calculateCumulativeHistogram(histogramGreen);
calculateCumulativeHistogram(histogramBlue);
return 0;
}
```
在这个优化版本中,`#pragma omp parallel for` 使得计算过程可以在多个线程上并发执行,`reduction` 指令用于保证并行操作的累加结果一致性。注意这里是针对数组最后一个元素进行累加,因为之前的元素已经在之前迭代中完成累加。