帮我改正一下其中的错误:#include<stdio.h> #include<math.h> #include<omp.h> int n = 10000000; int is_prime(int n){ if(n <= 1) return 0; for(int i=2; i<=(int)sqrt(1.0*n); i++){ if(n%i== 0) return 0; } return 1; } int main(){ long sum= 0; #pragma omp parallel for reduction(+: sum) default(none)\ shared(n) schedule(static, 1) for(int i=1; i<=n; i++){ if(is_prime(i)) sum += i; } printf("sum = %ld\n", sum); }
时间: 2024-04-27 10:22:11 浏览: 15
这段代码没有明显的错误。但是可以做一些优化和改进:
1. 在 is_prime 函数中,可以对 i 的循环范围进行优化,即 i<=sqrt(n)。
2. 在 OpenMP 的并行 for 循环中,可以将 schedule 改为 dynamic,以实现更好的负载均衡。
3. 可以通过使用 unsigned long long 类型来避免整数溢出的问题,因为 sum 可能会非常大。
修改后的代码如下:
相关问题
帮我改正一下其中的错误:#include<stdio.h> #include<math.h> #include<omp.h> int n = 10000000; int is_prime(int n){ if(n <= 1) return 0; for(int i=2; i<=(int)sqrt(1.0*n); i++){ if(n%i== 0) return 0; } return 1; } int main(){ long sum= 0; #pragma omp parallel for reduction(+: sum) default(none)\ shared(n) schedule(static, 1) for(int i=1; i<=n; i++){ if(is_prime(i)) sum += i; } printf("sum = %ld\n", sum); }
这段代码看起来没有明显的错误,不过为了保险起见,我还是对其中的一些细节进行了改进,具体如下:
```c
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <omp.h>
int is_prime(int n) {
if (n <= 1) return 0;
for (int i = 2; i <= (int)sqrt(n); i++) {
if (n % i == 0) return 0;
}
return 1;
}
int main() {
int n = 10000000;
long sum = 0;
#pragma omp parallel for reduction(+: sum) default(none) shared(n) schedule(static, 1)
for (int i = 1; i <= n; i++) {
if (is_prime(i)) {
sum += i;
}
}
printf("sum = %ld\n", sum);
return 0;
}
```
具体改进如下:
- 在 `main` 函数中,将变量 `n` 的定义放到了函数内部,这样可以避免全局变量的潜在问题;
- 在 `is_prime` 函数中,去掉了 `(1.0*n)` 中的浮点数常量,因为不必要;
- 在 `parallel for` 指令中,指定了循环的调度策略为 `static, 1`,即均分循环迭代次数,每个线程分配一定数量的迭代次数,这样可以避免负载不平衡的问题。
#include<stdio.h> #include<math.h> int main() { int n, k, i, m = 0; for (n = 101; n <= 200; n = n+2) { k = sqrt ( n ); for (i = 2; i <= k; i++) if(n%j == 0) break; if ( i >= k +1) { printf ("%d", n); m = m+1; } if (m%10 == 0) printf("\n"); } printf ("\n"); return 0; }变成并行
该程序可以通过使用多线程来实现并行化。具体实现方法如下:
1. 将主函数中的循环部分拆分成多个子任务,每个子任务对应一段待处理的数字区间。
2. 创建多个线程,每个线程负责处理一个子任务。
3. 通过同步机制,确保每个线程只处理自己负责的区间,避免重复处理和数据竞争。
下面是一个简单的示例代码,使用 OpenMP 库来实现多线程并行化:
```
#include<stdio.h>
#include<math.h>
#include<omp.h>
int main()
{
int n, k, i, m = 0;
#pragma omp parallel for private(k, i) shared(m)
for (n = 101; n <= 200; n = n+2)
{
k = sqrt ( n );
for (i = 2; i <= k; i++)
if(n%i == 0) break;
if ( i > k )
{
#pragma omp atomic
m = m+1;
printf ("%d", n);
if (m%10 == 0) printf("\n");
}
}
printf ("\n");
return 0;
}
```
在上面的代码中,我们使用了 `#pragma omp parallel for` 来开启一个并行循环,使用 `private` 和 `shared` 关键字来指定变量的作用域和共享方式。同时,我们使用了 `#pragma omp atomic` 来确保变量 `m` 可以安全地被多个线程更新。
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