我在 Google 上搜索提供一些简单 OpenMp 算法的页面。 可能有一个例子可以从一个巨大的数据数组中计算最小值、最大值、中值、平均值，但我找不到它。
至少我通常会尝试将每个核心的数组分成一个 block ，然后进行一些边界计算以获得完整数组的结果。
我只是不想重新发明轮子。
补充说明: 我知道有成千上万的例子可以使用简单的归约。 例如计算 PI。
const int num_steps = 100000;
double x, sum = 0.0;
const double step = 1.0/double(num_steps);
#pragma omp parallel for reduction(+:sum) private(x)
for (int i=1;i<= num_steps; i++){
x = double(i-0.5)*step;
sum += 4.0/(1.0+x*x);
}
const double pi = step * sum;
但是当这些算法不可用时，几乎没有剩下的减少算法的例子。
最佳答案
OpenMP(至少 2.0)支持一些简单操作的归约，但不支持 max 和 min。
在以下示例中，reduction 子句用于求和，而 critical 部分用于使用线程局部变量更新共享变量而不会发生冲突。
#include <iostream>
#include <cmath>
int main()
{
double sum = 0;
uint64_t ii;
uint64_t maxii = 0;
uint64_t maxii_shared = 0;
#pragma omp parallel shared(maxii_shared) private(ii) firstprivate(maxii)
{
#pragma omp for reduction(+:sum) nowait
for(ii=0; ii<10000000000; ++ii)
{
sum += std::pow((double)ii, 2.0);
if(ii > maxii) maxii = ii;
}
#pragma omp critical
{
if(maxii > maxii_shared) maxii_shared = maxii;
}
}
std::cerr << "Sum: " << sum << " (" << maxii_shared << ")" << std::endl;
}
编辑:更简洁的实现:
#include <cmath>
#include <limits>
#include <vector>
#include <iostream>
#include <algorithm>
#include <tr1/random>
// sum the elements of v
double sum(const std::vector<double>& v)
{
double sum = 0.0;
#pragma omp parallel for reduction(+:sum)
for(size_t ii=0; ii< v.size(); ++ii)
{
sum += v[ii];
}
return sum;
}
// extract the minimum of v
double min(const std::vector<double>& v)
{
double shared_min;
#pragma omp parallel
{
double min = std::numeric_limits<double>::max();
#pragma omp for nowait
for(size_t ii=0; ii<v.size(); ++ii)
{
min = std::min(v[ii], min);
}
#pragma omp critical
{
shared_min = std::min(shared_min, min);
}
}
return shared_min;
}
// generate a random vector and use sum and min functions.
int main()
{
using namespace std;
using namespace std::tr1;
std::tr1::mt19937 engine(time(0));
std::tr1::uniform_real<> unigen(-1000.0,1000.0);
std::tr1::variate_generator<std::tr1::mt19937,
std::tr1::uniform_real<> >gen(engine, unigen);
std::vector<double> random(1000000);
std::generate(random.begin(), random.end(), gen);
cout << "Sum: " << sum(random) << " Mean:" << sum(random)/random.size()
<< " Min:" << min(random) << endl;
}
关于c++ - 用于最小值、最大值、中值、平均值的 OpenMp C++ 算法，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/978222/
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我已经在Sinatra上创建了应用程序，它代表了一个简单的API。我想在生产和开发上进行部署。我想在部署时选择，是开发还是生产，一些方法的逻辑应该改变，这取决于部署类型。是否有任何想法，如何完成以及解决此问题的一些示例。例子:我有代码get'/api/test'doreturn"Itisdev"end但是在部署到生产环境之后我想在运行/api/test之后看到ItisPROD如何实现？ 最佳答案 根据SinatraDocumentation:EnvironmentscanbesetthroughtheRACK_ENVenvironm
当我使用has_one时，它工作得很好，但在has_many上却不行。在这里您可以看到object_id不同，因为它运行了另一个SQL来再次获取它。ruby-1.9.2-p290:001>e=Employee.create(name:'rafael',active:false)ruby-1.9.2-p290:002>b=Badge.create(number:1,employee:e)ruby-1.9.2-p290:003>a=Address.create(street:"123MarketSt",city:"SanDiego",employee:e)ruby-1.9.2-p290
首先回顾一下拉格朗日定理的内容：函数f(x)是在闭区间[a,b]上连续、开区间(a,b)上可导的函数，那么至少存在一个，使得:通过这个表达式我们可以知道，f(x)是函数的主体，a和b可以看作是主体函数f(x)中所取的两个值。那么可以有， 也就意味着我们可以用来替换 这种替换可以用在求某些多项式差的极限中。方法： 外层函数f(x)是一致的，并且h(x)和g(x)是等价无穷小。此时，利用拉格朗日定理，将原式替换为 ，再进行求解，往往会省去复合函数求极限的很多麻烦。使用要注意：1.要先找到主体函数f(x)，即外层函数必须相同。2.f(x)找到后，复合部分是等价无穷小。3.要满足作差的形式。如果是加
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