用 MPI 技术设计实现高斯算法,高斯算法是 首项加末项乘以项数除以2计算n个数的和,要体现 高斯算法 中两两分组的思想
时间: 2023-11-18 11:03:01 浏览: 35
首先,高斯算法的核心思想是两两分组,将同一组的两个数相加再将不同组的相加,最终得到总和。因此,在设计并行算法时,可以考虑使用MPI技术将任务分配给不同的进程,每个进程负责计算其分配的数据的和。具体实现步骤如下:
1. 初始化MPI环境,获取当前进程的ID和进程总数。
2. 在主进程中生成n个随机数,并将其分配给不同的进程。
3. 每个进程计算其分配的数据的和,并将结果发送给主进程。
4. 主进程接收每个进程的结果并累加得到最终结果。
5. 结束MPI环境。
具体代码实现如下:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <mpi.h>
int main(int argc, char **argv) {
int n = 10; // 数组长度
int sum = 0; // 总和
int size, rank; // 进程总数和当前进程号
int *arr = NULL; // 数组指针
int local_sum = 0; // 每个进程计算的局部和
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
// 主进程负责生成随机数并分配给不同的进程
if (rank == 0) {
arr = (int *)malloc(n * sizeof(int));
for (int i = 0; i < n; i++) {
arr[i] = rand() % 10 + 1;
}
for (int i = 1; i < size; i++) {
MPI_Send(arr + (i - 1) * (n / (size - 1)), n / (size - 1), MPI_INT, i, 0, MPI_COMM_WORLD);
}
}
// 其他进程接收分配给自己的数组
if (rank != 0) {
arr = (int *)malloc(n / (size - 1) * sizeof(int));
MPI_Recv(arr, n / (size - 1), MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
}
// 计算局部和
for (int i = 0; i < n / (size - 1); i++) {
local_sum += arr[i];
}
// 汇总每个进程的结果
MPI_Reduce(&local_sum, &sum, 1, MPI_INT, MPI_SUM, 0, MPI_COMM_WORLD);
// 主进程打印结果
if (rank == 0) {
printf("sum = %d\n", sum);
}
// 结束MPI环境
MPI_Finalize();
return 0;
}
```
在上述代码中,主进程生成n个随机数,并将其平均分配给其他进程。每个进程计算其分配的数组的和,再通过MPI_Reduce函数将每个进程的结果汇总到主进程中,最终得到总和。这样就体现了高斯算法中两两分组的思想。