openmp实现PageRank

PageRank是Google搜索引擎排名算法的核心，它是一个迭代算法，其中每个页面的排名取决于其他页面的链接。OpenMP是一种并行编程模型，可以用于加速PageRank算法。

下面是一个简单的OpenMP实现PageRank算法的示例代码：

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

#define N 1000
#define EPSILON 0.000001
#define DAMPING_FACTOR 0.85

int main(int argc, char **argv) {
    double *page_rank = (double*)malloc(N * sizeof(double));
    double *new_page_rank = (double*)malloc(N * sizeof(double));
    int *out_degree = (int*)malloc(N * sizeof(int));
    int *row_ptr = (int*)malloc((N + 1) * sizeof(int));
    int *col_idx = (int*)malloc(N * N * sizeof(int));
    double *val = (double*)malloc(N * N * sizeof(double));

    // Initialize page_rank, out_degree, row_ptr, col_idx, and val arrays

    #pragma omp parallel
    {
        int tid = omp_get_thread_num();
        int num_threads = omp_get_num_threads();

        int start_row = tid * (N / num_threads);
        int end_row = (tid == num_threads - 1) ? N : (tid + 1) * (N / num_threads);

        // Initialize new_page_rank array for this thread
        for (int i = start_row; i < end_row; i++) {
            new_page_rank[i] = 0.0;
        }

        while (1) {
            // Compute new page ranks for this thread
            double delta = 0.0;
            for (int i = start_row; i < end_row; i++) {
                double sum = 0.0;
                for (int j = row_ptr[i]; j < row_ptr[i + 1]; j++) {
                    sum += val[j] * page_rank[col_idx[j]] / out_degree[col_idx[j]];
                }
                new_page_rank[i] = DAMPING_FACTOR * sum + (1 - DAMPING_FACTOR) / N;
                delta += abs(new_page_rank[i] - page_rank[i]);
            }

            // Synchronize and update page ranks for all threads
            #pragma omp barrier
            #pragma omp single
            {
                double total_delta = 0.0;
                for (int i = 0; i < N; i++) {
                    total_delta += abs(new_page_rank[i] - page_rank[i]);
                }
                if (total_delta < EPSILON) {
                    break;
                }
                double *temp = page_rank;
                page_rank = new_page_rank;
                new_page_rank = temp;
            }
            #pragma omp barrier
        }
    }

    free(page_rank);
    free(new_page_rank);
    free(out_degree);
    free(row_ptr);
    free(col_idx);
    free(val);

    return 0;
}

在这个示例中，我们使用OpenMP并行化了PageRank算法的迭代过程。每个线程计算一部分页面的新排名，并在每次迭代之后同步更新排名。最后，我们检查总体排名变化量是否小于某个阈值，如果是，则算法结束。

请注意，这只是一个简单的示例，并且没有进行任何错误处理或优化。实际实现中，您需要根据您的具体情况进行更多的调整和优化。