编写并行程序求序列2/1, 3/2, 5/3, 8/5, 13/8, 21/13 ......前20项之和。
时间: 2023-10-27 07:04:33 浏览: 37
下面是一个使用 OpenMP 并行编程的方法来求序列2/1, 3/2, 5/3, 8/5, 13/8, 21/13 ......前20项之和的例子程序:
```
#include <stdio.h>
#include <omp.h>
int main() {
int i, n = 20;
double a = 2.0, b = 1.0, tmp, sum = 0.0;
#pragma omp parallel for private(i,tmp,a,b) reduction(+:sum)
for (i = 0; i < n; i++) {
sum += a / b;
tmp = a + b;
b = a;
a = tmp;
}
printf("sum = %f\n", sum);
return 0;
}
```
在这个程序中,我们使用 `parallel for` 指令并行化了循环。在循环内部,我们使用了 `private` 关键字指定了 `i`、`tmp`、`a` 和 `b` 为私有变量,以避免竞争条件。我们还使用了 `reduction` 关键字来对每个线程计算的值进行求和。在循环内部,我们使用了一个临时变量 `tmp` 来存储计算下一项分子分母的值。最后,我们计算出序列前20项的和,并输出结果。
需要注意的是,由于浮点数的精度限制,当计算到一定项数时,序列的和将会失去精度。因此,在实际应用中,需要根据具体情况来决定计算的项数。
相关问题
编写并行程序求序列2/1,3/2,5/3,8/5,13/8,21/13..前20项之和。
好的,下面是使用OpenMP并行计算该序列前20项之和的示例代码:
```c++
#include <iostream>
#include <omp.h>
using namespace std;
int main() {
int n = 20;
double sum = 0.0;
double a = 2.0, b = 1.0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for (int i = 0; i < n; i++) {
sum += a / b;
double tmp = a;
a = a + b;
b = tmp;
}
cout << "sum = " << sum << endl;
return 0;
}
```
在这个示例代码中,我们使用了OpenMP的parallel for指令来并行计算该序列前20项之和。首先,我们定义了变量sum来保存和的值,同时初始化了变量a和b的值。然后,在并行区域中,我们使用parallel for指令来并行计算序列中的每一项,并将结果累加到变量sum中。其中,我们使用了reduction指令来保证多个线程对sum变量的操作不会相互干扰。最后,我们使用串行的方式输出计算结果。
需要注意的是,在计算序列中每一项的时候,我们使用了临时变量tmp来交换变量a和b的值,以便计算下一项。同时,由于该序列的计算不涉及依赖性,因此可以使用parallel for指令并行计算。
另外,需要在编译时加上OpenMP的编译选项,例如使用gcc编译时可以加上"-fopenmp"选项。
编写并行程序求序列2/1, 3/2, 5/3, 8/5, 13/8, 21/13 ......前20项之和
可以使用多线程或多进程来并行计算序列的和。以下是使用Python的多进程来实现的示例代码:
```python
from multiprocessing import Process, Queue
def calculate_sum(start, end, queue):
numerator = 2
denominator = 1
sum = 0
for i in range(start, end):
fraction = numerator / denominator
sum += fraction
numerator, denominator = numerator + denominator, numerator
queue.put(sum)
if __name__ == '__main__':
processes = []
num_processes = 4
queue = Queue()
for i in range(num_processes):
start = i * 5
end = start + 5
process = Process(target=calculate_sum, args=(start, end, queue))
processes.append(process)
process.start()
for process in processes:
process.join()
total_sum = 0
while not queue.empty():
total_sum += queue.get()
print(total_sum)
```
在这段代码中,我们将计算序列的和分成了4个子任务,并在4个进程中并行执行。每个进程计算5个分数的和,并将结果通过队列传递回主进程,最后将所有子任务的结果相加即可得到总和。这种并行方式可以提高计算效率,尤其是在处理大规模数据时。
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