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 21:48:46 浏览: 113
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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