编写一个函数，实现计算任意n个数的平均值。tips:(*arga) sum len

以下是实现计算任意n个数的平均值的函数：

#include <stdarg.h>

double average(int n, ...)
{
    va_list arga;
    double sum = 0.0;
    int len = 0;

    va_start(arga, n); // 初始化参数列表

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum += va_arg(arga, double); // 获取可变参数列表中的一个参数
        len++;
    }

    va_end(arga); // 清理参数列表

    return sum / len; // 计算平均值并返回
}

该函数采用可变参数列表的方式，可以计算任意数量的参数的平均值。在函数内部，使用了 `va_list` 类型的变量 `arga`，以及 `va_start`、`va_arg` 和 `va_end` 三个宏来操作可变参数列表。

在函数中，首先使用 `va_start` 宏对可变参数列表进行初始化，然后使用 `va_arg` 宏依次获取可变参数列表中的参数，并进行求和。最后使用 `va_end` 宏清理可变参数列表，并计算平均值并返回。

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int main()//int argA, char* arg[]) { double a = 0; for (int i = 0; i < 60; i++) { for (int j = 0; j < 60; j++) { a = a + 1; } } return 0; } 请对上述代码进行并行计算，我的平台是VS2022以及CUDA11.6。分为三个线程块计算，第一个线程块计算i从0-19，第二个线程块计算i从20-39，第三个线程块计算i从40-59。

好的，根据您的要求，我可以给您提供一个简单的并行计算代码示例，其中包含三个线程块，每个线程块计算不同的 i 值范围。该示例使用CUDA C++进行编写，需要您安装CUDA Toolkit 11.6并配置好VS2022的CUDA开发环境。

#include <stdio.h>

__global__ void kernel()
{
    int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x;
    double a = 0;
    for (int i = tid * 20; i < tid * 20 + 20; i++)
    {
        for (int j = 0; j < 60; j++)
        {
            a = a + 1;
        }
    }
}

int main()
{
    int numBlocks = 3;
    int threadsPerBlock = 1;
    kernel<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>();
    cudaDeviceSynchronize();
    return 0;
}

在该示例中，我们使用了CUDA C++的并行计算模型，其中 kernel 函数表示每个线程块执行的计算任务。该函数内部使用了 threadIdx 和 blockIdx 变量来计算线程的唯一标识符 tid，并且根据 tid 的值来确定 i 的值范围。在主函数中，我们调用了 kernel 函数，并指定了线程块数量和每个线程块中的线程数量。最后，我们使用 cudaDeviceSynchronize() 函数来保证所有的线程都已经执行完毕。