多线程并行数组求和（交错配对模式）

利用OpenMP的多线程，对数组进行分组求和，最后对每个线程的局部求和结果进行求和。

这里采用交错配对（下文还有相邻配对），如图所示。

#include"iostream"#include"omp.h"using namespace std;#define NUM_THREADS 4//并行规约template <class T>T omp_reduction(T*data ,int length){if (length == 1) return *data;int strize = length / 2;for (int i = 0; i < strize; i++){data[i]+=data[i+strize];}omp_reduction(data,strize);}//数组初始化template<class T>void datainit(T* data,int length){for (int i = 0; i < length; i++){data[i]=i;}}//计算结果检查template<class T>bool check_result(T data1,T data2,int length){if (data1!=data2) return false;return true;}int main(){//基本参数设置const int datalen=256;int* data=new int[datalen];int local_sum[NUM_THREADS];int total_sum_serial=0;int total_sum_omp=0;int step=datalen/NUM_THREADS;bool check_ok;//数组初始化datainit(data,datalen);//设置并启动4个并行的omp线程omp_set_num_threads(NUM_THREADS);#pragma omp parallel {int index=omp_get_thread_num();//获取当前线程号local_sum[index]=omp_reduction(data+index*step,step);//调用规约函数计算当前线程所分配的任务}//对线程的局部求和结果进行求和for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++){total_sum_omp+=local_sum[i];}

//串行数组求和datainit(data,datalen);for (int i = 0; i < datalen; i++){total_sum_serial+=data[i];}check_ok=check_result(total_sum_omp,total_sum_serial,datalen);if (check_ok){cout<<"omp并行规约计算正确！"<<endl;}else{cout<<"omp并行规约计算错误！"<<endl;}cin.get();return 0;}