#include <stdio.h> #include <omp.h> #define MAX_THREADS 4 static long num_steps = 100000; double step; int main() { int i, j; double pi, full_sum = 0.0; double start_time, run_time; double sum[MAX_THREADS]; step = 1.0 / (double)num_steps; for (j = 1; j <= MAX_THREADS; j++) { omp_set_num_threads(j); full_sum = 0.0; start_time = omp_get_wtime(); #pragma omp parallel { int i; int id = omp_get_thread_num(); int numthreads = omp_get_num_threads(); double x; sum[id] = 0.0; if (id == 0) printf(" num_threads = %d", numthreads); for (i = id; i < num_steps; i += numthreads) { x = (i + 0.5) * step; sum[id] = sum[id] + 4.0 / (1.0 + x * x); } } for (full_sum = 0.0, i = 0; i < j; i++) { full_sum += sum[i]; } pi = step * full_sum; run_time = omp_get_wtime() - start_time; printf("\n pi is %f in %f seconds %d thrds \n", pi, run_time, j); }

这段代码是一个使用数值积分方法计算Pi的值，采用OpenMP并行化的程序。程序的主要思路是将计算任务分配给不同的线程，每个线程计算一部分，最后将结果累加得到最终的结果。

具体来说，程序首先定义了一个常量num_steps表示划分的区间数，step表示每个小区间的长度。然后，程序循环遍历不同的线程数，对于每个线程数，程序使用omp_set_num_threads函数设置使用的线程数，然后进入并行计算的代码段。

在并行计算的代码段中，程序首先使用omp_get_thread_num函数获取当前线程的编号，并使用omp_get_num_threads函数获取总线程数。然后，程序使用for循环将任务平均分配给不同的线程，每个线程计算自己分配到的部分，并将结果存储在sum数组中。

最后，程序使用for循环将所有线程计算的结果累加得到full_sum，然后根据公式计算出Pi的值，并输出结果及计算时间。

需要注意的是，在并行计算的代码段中，sum数组是每个线程私有的，因此需要在最后使用for循环将所有线程的结果累加得到最终结果。另外，程序中使用了OpenMP的pragma指令来指定并行计算的方式，具体可以参考OpenMP的相关文档。

相关问题

7)在threads.c的基础上进行修改，加入多线程指令，了解OMP用法及默认线程数。建立threadsOMP.c程序，使用gcc -fopenmp命令编译后，运行并查看程序结果。观察程序运行时间的变化，并分析原因。

以下是threadsOMP.c程序的示例代码：

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

#define NUM_THREADS 4

int main() {
    int i, n = 100000000;
    double pi = 0.0, sum = 0.0, x = 0.0;
    double step = 1.0 / n;

    omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
    #pragma omp parallel for reduction(+:sum)
    for (i = 0; i < n; i++) {
        x = (i + 0.5) * step;
        sum += 4.0 / (1.0 + x * x);
    }

    pi = step * sum;
    printf("pi = %.16f\n", pi);

    return 0;
}

这个程序使用了OpenMP库，将for循环内的代码并行化执行。其中，`omp_set_num_threads(NUM_THREADS)`函数用于设置并行执行的线程数，这里设置为4。`#pragma omp parallel for reduction(+:sum)`指令用于将for循环内的代码并行化执行，并将每个线程计算的`sum`值累加到主线程的`sum`变量中。

编译命令为`gcc -fopenmp threadsOMP.c -o threadsOMP`，执行命令为`./threadsOMP`。

运行程序后，将输出计算得到的π值。程序的运行时间可能因机器不同而异，但是可以发现，使用多线程并行化执行的程序比单线程程序运行速度更快。

这是因为当使用多线程并行化执行时，每个线程可以同时执行for循环内的一部分，从而加快了程序的计算速度。而单线程程序则需要依次执行整个for循环，速度较慢。

此外，OpenMP库默认的线程数是CPU的核心数，因此在不设置线程数的情况下，程序将使用CPU的所有核心来并行执行。

openmp并行快表排序代码实现，要求还要输出排序结果的前50个数字和并行时间，用time.h

OpenMP是一种并行编程模型，常用于改善多核处理器的性能。下面是一个简单的例子，展示了如何使用OpenMP对数组进行快速排序，并输出排序后的前50个数字以及并行运行所需的时间，这里我们将使用`time.h`来测量时间：

首先，假设我们有以下的快速排序算法，然后加入并行部分：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
#include <omp.h> // 引入OpenMP库

#define MAX_SIZE 1000
#define PARALLEL_THRESHOLD 50

void quicksort(int arr[], int low, int high) {
    if (high <= low) return;

    int pivot = arr[low];
    int i = low, j = high;
    #pragma omp parallel for num_threads(omp_get_max_threads()) collapse(2)
    for (; i < j; ++i, --j) {
        while (arr[i] < pivot && i < high) i++;
        while (arr[j] > pivot && j >= low) j--;
        if (i < j) {
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }

    arr[i] = pivot;
    quicksort(arr, low, i - 1);
    quicksort(arr, i + 1, high);
}

void print_array(int arr[], int size) {
    for (int i = 0; i < size && i < 50; ++i) {
        printf("%d ", arr[i]);
    }
    printf("\n");
}

int main() {
    int arr[MAX_SIZE];

    // 初始化数组...
    // ...

    clock_t start, end;
    double elapsed_time;

    // 对数组进行排序
    start = clock();
    quicksort(arr, 0, MAX_SIZE - 1);
    end = clock();

    elapsed_time = ((double)(end - start)) / CLOCKS_PER_SEC;

    printf("Sorted array (first 50 elements): ");
    print_array(arr, MIN(MAX_SIZE, 50));
    printf("Parallel execution time: %.2f seconds\n", elapsed_time);

    return 0;
}

在这个例子中，`#pragma omp parallel for`指令开启了并行模式，`collapse(2)`意味着数组的索引`i`和`j`都会独立处理。当待排序元素的数量小于一定阈值（如PARALLEL_THRESHOLD），OpenMP默认不会开启并行，而是顺序执行。

注意，在实际应用中，你需要确保数组初始化、排序边界和其他细节适应于你的具体需求。这个代码只是一个基本的框架，可能需要根据实际环境调整。同时，由于CPU缓存和线程调度的影响，实际的并行效率可能会有所不同。