openmp并行快表排序代码实现

OpenMP是一个支持共享内存并行计算的API标准，它允许在C、C++等语言中利用多核处理器的并行能力。对于快速排序算法，并行化通常通过将待排序数组划分为多个子区间，然后每个线程独立地对子区间进行排序，最后合并结果。

下面是一个简单的OpenMP版快速排序代码实现示例，采用分治策略：

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

// 快速排序函数
void quick_sort(int arr[], int low, int high) {
    if (low < high) {
        // 使用OpenMP并行区域
        #pragma omp parallel sections
        {
            int section_size = high - low + 1;
            int tid = omp_get_thread_num(); // 获取当前线程ID

            // 确定每个线程处理的范围
            int start = low + tid * section_size / omp_get_num_threads();
            int end = tid == omp_get_last_active_team() ? high : start + section_size / omp_get_num_threads() - 1;

            // 对子区间进行递归排序
            #pragma omp section
            {
                if (start < end)
                    quick_sort(arr, start, end);
            }
            
            // 分区操作（这里只是一个简单的版本，实际可以更复杂）
            #pragma omp section
            {
                int pivot = arr[start];
                int i = start, j = end;
                
                while (i <= j) {
                    while (arr[i] < pivot) i++;
                    while (arr[j] > pivot) j--;
                    
                    if (i <= j) {
                        std::swap(arr[i], arr[j]);
                        i++; j--;
                    }
                }

                arr[start] = arr[j]; // 将枢轴放到正确的位置
            }
        }
    }
}

int main() {
    int arr[] = {9, 7, 5, 11, 12, 2, 14, 3, 10, 6};
    int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

    quick_sort(arr, 0, n - 1);

    for (int i = 0; i < n; ++i)
        printf("%d ", arr[i]);

    return 0;
}

在这个例子中，`#pragma omp parallel sections`用于开启并行区域，每个线程负责一部分工作。注意这仅适用于数据分布均匀的情况，否则性能可能会受到影响。