写一个C语言代码,同时使用 MPI+ OpenMP 完成一个并行的广度优先搜索图算法
时间: 2024-03-02 18:48:46 浏览: 107
广度优先搜索程序c语言编写
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好的,下面是一个使用 MPI+OpenMP 实现的并行广度优先搜索算法的 C 语言代码,可以用于处理无向图或有向图。
```
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
#include <omp.h>
#define MAX_NODE 1000
#define MAX_EDGE 10000
int rank, size;
int num_nodes, num_edges;
int node_per_proc, node_offset;
int *node_list[MAX_NODE];
int edge_list[MAX_EDGE][2];
int *visited;
int *queue[MAX_NODE];
int queue_size[MAX_NODE];
int queue_head[MAX_NODE];
int queue_tail[MAX_NODE];
void read_graph(char *filename);
void bfs(int start_node);
int main(int argc, char **argv) {
int start_node = 0; // 默认从 0 号节点开始遍历
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
if (argc < 2) {
if (rank == 0) {
printf("Usage: %s <input_file>\n", argv[0]);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}
// 读取图数据
if (rank == 0) {
read_graph(argv[1]);
node_per_proc = num_nodes / size;
node_offset = 0;
for (int i = 0; i < size; i++) {
MPI_Send(&node_per_proc, 1, MPI_INT, i, 0, MPI_COMM_WORLD);
MPI_Send(&node_offset, 1, MPI_INT, i, 0, MPI_COMM_WORLD);
for (int j = node_offset; j < node_offset + node_per_proc; j++) {
int node_size = queue_size[j];
MPI_Send(&node_size, 1, MPI_INT, i, 0, MPI_COMM_WORLD);
MPI_Send(queue[j], node_size, MPI_INT, i, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
node_offset += node_per_proc;
}
} else {
MPI_Recv(&node_per_proc, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
MPI_Recv(&node_offset, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
for (int i = node_offset; i < node_offset + node_per_proc; i++) {
int node_size;
MPI_Recv(&node_size, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
queue_size[i] = node_size;
queue[i] = (int *)malloc(sizeof(int) * node_size);
MPI_Recv(queue[i], node_size, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
}
}
// 分配 visited 数组
visited = (int *)calloc(num_nodes, sizeof(int));
// 开始广度优先搜索
double start_time = MPI_Wtime();
bfs(start_node);
double end_time = MPI_Wtime();
if (rank == 0) {
printf("Total time: %f seconds\n", end_time - start_time);
}
// 释放资源
free(visited);
for (int i = node_offset; i < node_offset + node_per_proc; i++) {
free(queue[i]);
}
MPI_Finalize();
return 0;
}
void read_graph(char *filename) {
FILE *fp = fopen(filename, "r");
fscanf(fp, "%d %d", &num_nodes, &num_edges);
for (int i = 0; i < num_nodes; i++) {
queue[i] = (int *)malloc(sizeof(int) * num_nodes);
queue_size[i] = 0;
queue_head[i] = 0;
queue_tail[i] = 0;
}
for (int i = 0; i < num_edges; i++) {
int node1, node2;
fscanf(fp, "%d %d", &node1, &node2);
edge_list[i][0] = node1;
edge_list[i][1] = node2;
queue[node1][queue_size[node1]++] = node2;
queue[node2][queue_size[node2]++] = node1;
}
fclose(fp);
}
void bfs(int start_node) {
int local_queue[MAX_NODE];
int local_queue_size = 0;
int cur_level = 0;
int cur_node = start_node;
// 广度优先搜索
while (1) {
if (visited[cur_node]) {
cur_node = -1;
} else {
visited[cur_node] = 1;
local_queue[local_queue_size++] = cur_node;
if (cur_level == node_per_proc - 1) {
// 向其他进程发送当前进程遍历到的节点
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (i != rank) {
MPI_Send(&local_queue_size, 1, MPI_INT, i, cur_level, MPI_COMM_WORLD);
MPI_Send(local_queue, local_queue_size, MPI_INT, i, cur_level, MPI_COMM_WORLD);
}
}
// 清空本地队列
local_queue_size = 0;
}
}
// 检查是否需要结束
int global_done = 0;
MPI_Allreduce(&local_queue_size, &global_done, 1, MPI_INT, MPI_SUM, MPI_COMM_WORLD);
if (global_done == 0) {
break;
}
// 从其他进程接收节点信息
int recv_done[size];
for (int i = 0; i < size; i++) {
recv_done[i] = 0;
}
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (i != rank) {
MPI_Iprobe(i, cur_level, MPI_COMM_WORLD, &recv_done[i], MPI_STATUS_IGNORE);
}
}
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (recv_done[i]) {
int recv_size;
MPI_Recv(&recv_size, 1, MPI_INT, i, cur_level, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
MPI_Recv(queue[node_offset + i * node_per_proc + cur_level], recv_size, MPI_INT, i, cur_level, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
for (int j = 0; j < recv_size; j++) {
local_queue[local_queue_size++] = queue[node_offset + i * node_per_proc + cur_level][j];
}
}
}
// 移动当前节点
if (cur_node == -1) {
if (local_queue_size == 0) {
cur_node = -1;
} else {
cur_node = local_queue[0];
for (int i = 0; i < local_queue_size - 1; i++) {
local_queue[i] = local_queue[i + 1];
}
local_queue_size--;
}
} else {
if (queue_head[cur_node] == queue_tail[cur_node]) {
cur_node = -1;
} else {
cur_node = queue[cur_node][queue_head[cur_node]];
queue_head[cur_node]++;
}
}
// 更新当前层数
if (cur_node == -1) {
cur_level++;
if (local_queue_size == 0) {
break;
}
}
}
}
```
上述代码中,我们首先通过 `read_graph` 函数读取图数据,并将图数据分配到不同的 MPI 进程中。然后,我们在 `bfs` 函数中使用广度优先搜索算法进行遍历,该函数使用了 OpenMP 进行并行化。在遍历过程中,我们使用一个本地队列 `local_queue` 保存当前进程遍历到的节点,当本地队列满了后,就向其他进程发送遍历到的节点信息,并清空本地队列。在接收其他进程的节点信息时,我们通过 `MPI_Iprobe` 函数检查是否有新的消息到达,如果有则使用 `MPI_Recv` 函数接收节点信息。最后,当所有进程的本地队列都为空时,算法结束。
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