并行数据分解实现计算pi的代码
时间: 2023-03-25 20:02:41 浏览: 94
以下是并行数据分解实现计算pi的代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <omp.h>
#define NUM_THREADS 4
#define NUM_STEPS 100000000
int main() {
double pi = .;
double step = 1. / (double) NUM_STEPS;
omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
#pragma omp parallel
{
int id = omp_get_thread_num();
double sum = .;
for (int i = id; i < NUM_STEPS; i += NUM_THREADS) {
double x = (i + .5) * step;
sum += 4. / (1. + x * x);
}
#pragma omp critical
pi += sum * step;
}
printf("pi = %f\n", pi);
return ;
}
```
希望对您有所帮助。
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1. 导入multiprocessing库
2. 定义一个worker函数,用于处理每个块的计算任务
3. 使用imap_unordered方法将可迭代对象分成多个块,并将每个块分配给一个进程处理
4. 将处理结果保存到一个列表中
5. 对列表中的结果进行合并,得到最终的计算结果
下面是一个简单的示例代码:
```
import multiprocessing
# 定义一个worker函数,用于处理每个块的计算任务
def worker(data):
result = []
for x in data:
result.append(x * x)
return result
if __name__ == '__main__':
# 定义一个可迭代对象
data_Y = range(10)
# 使用imap_unordered方法将可迭代对象分成多个块,并将每个块分配给一个进程处理
pool = multiprocessing.Pool()
results = pool.imap_unordered(worker, data_Y)
# 将处理结果保存到一个列表中
final_result = []
for res in results:
final_result.extend(res)
# 对列表中的结果进行合并,得到最终的计算结果
print(final_result)
```
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要在C语言中进行并行计算pi,可以使用OpenMP库来实现。下面是一个简单的示例代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <omp.h>
static long num_steps = 100000000;
double step;
int main() {
int i;
double x, pi, sum = 0.0;
step = 1.0 / (double)num_steps;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum) private(x)
for (i = 0; i < num_steps; i++) {
x = (i + 0.5) * step;
sum += 4.0 / (1.0 + x*x);
}
pi = step * sum;
printf("pi = %f\n", pi);
return 0;
}
```
在这个示例中,我们使用了OpenMP的并行for循环指令,将循环体中的计算任务分配给多个线程并行执行。同时,我们使用了reduction指令来对每个线程的结果进行求和,以得到最终的pi值。
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