使用OpenMP reduction子句求解二维数组的最小值和输出所在下标

题目：请利用OpenMP 中指令 reduction 编写程序实现对实数数组 x(i,j) = (i + j) / (i * j) (i,j = 1~100) 取最小值并指出最小值对应的下标。

解答思路：初步使用并行思路和reduction子句求出最小值，记录最小值所在的行和列下标。

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <time.h>
/*
请利用指令 reduction 编写程序实现对实数数组 x(i,j) = (i + j) / (i * j) (i,j = 1~10) 取最小值并指出最小值对应的下标。
*/#define m 100
#define n 100double x_min = 1000;
int min_i, min_j;
int i, j;double x[m + 1][n + 1];int main()
{clock_t start, finish;double Total_time;int tid, nthreads;start = clock();for (int i = 1; i <= m; i++){for (int j = 1; j <= n; j++){x[i][j] = (float)(i + j) / (i * j);}}omp_set_nested(1);omp_set_dynamic(0);omp_set_num_threads(20);
#pragma omp parallel for private(tid, nthreads, i, j) shared(x) reduction(min \: x_min)for (i = 1; i <= m; i++){for (j = 1; j <= n; j++){tid = omp_get_thread_num();nthreads = omp_get_num_threads();if (x[i][j] < x_min){x_min = x[i][j];min_i = i;min_j = j;}// printf("*****inner:tid = %d,nthreads = %d,x[%d][%d] = %lf\n", tid, nthreads, i, j, x[i][j]);}// printf("*****outer:tid = %d,nthreads = %d,x[%d][%d] = %lf\n", tid, nthreads, min_i, min_j, x_min);}printf("min:--------x[%d][%d] = %lf \n", min_i, min_j, x_min);// finish = clock();// Total_time = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC; //单位换算成秒// printf("%f seconds\n", Total_time);return 0;
}

运行截图

存在的问题：以上程序求出的最小值是正确的，但是下标是有问题的，因为并行之后，不同的线程执行顺序是不固定的，reduction子句里面在进行规约的时候，只能把一个最值给正确拿到，但是i,j下标输出的确实最后一个执行的线程中的最小值的i,j下标。

所以我们可以初步使用最笨的方法，写一个查找函数，从二维数组找到最值，输出其i,j下标，但是很明显，这种方法的效率是很低的，与我们使用并行算法改进效率初衷相悖，代码如下：

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <time.h>
/*
请利用指令 reduction 编写程序实现对实数数组 x(i,j) = (i + j) / (i * j) (i,j = 1~10) 取最小值并指出最小值对应的下标。
*/#define m 100
#define n 100double x_min = 1000;
int min_i, min_j;
int i, j;double x[m + 1][n + 1];int *returnRes(double arr[m + 1][n + 1], double ele)
{int res[2] = {0};int *p = res;for (int i = 1; i <= m; i++){for (int j = 1; j <= n; j++){if (arr[i][j] == ele){res[0] = i;res[1] = j;}}}return p;
}int main()
{clock_t start, finish;double Total_time;int tid, nthreads;start = clock();for (int i = 1; i <= m; i++){for (int j = 1; j <= n; j++){x[i][j] = (float)(i + j) / (i * j);}}omp_set_nested(1);omp_set_dynamic(0);omp_set_num_threads(20);
#pragma omp parallel for private(tid, nthreads, i, j) shared(x) reduction(min \: x_min)for (i = 1; i <= m; i++){for (j = 1; j <= n; j++){tid = omp_get_thread_num();nthreads = omp_get_num_threads();if (x[i][j] < x_min){x_min = x[i][j];min_i = i;min_j = j;}// printf("*****inner:tid = %d,nthreads = %d,x[%d][%d] = %lf\n", tid, nthreads, i, j, x[i][j]);}// printf("*****outer:tid = %d,nthreads = %d,x[%d][%d] = %lf\n", tid, nthreads, min_i, min_j, x_min);}int *res = returnRes(x, x_min);printf("min:--------x[%d][%d] = %lf \n", res[0], res[1], x_min);// printf("min:--------x[%d][%d] = %lf \n", min_i, min_j, x_min);finish = clock();Total_time = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC; //单位换算成秒printf("%f seconds\n", Total_time);return 0;
}

上面的returnRes函数就起到了返回最小值i,j下标的作用，通过在网上查找，我们得到了利用OpenMP reduction子句可以自定义规约函数，我们可以定义成结构体，里面分别是元素值，i下标，j下标，通过比较元素值来判断结构体的大小，从而整体返回一个结构体，这个时候下标也会一起返回出来。代码见下面：

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <time.h>
/*
请利用指令 reduction 编写程序实现对实数数组 x(i,j) = (i + j) / (i * j) (i,j = 1~10) 取最小值并指出最小值对应的下标。
*/#define m 100
#define n 100
double x[m + 1][n + 1];
struct compare
{float val;int index;int index1;
};
struct compare add_matrix(struct compare X, struct compare Y)
{struct compare temp;if (X.val < Y.val){temp.val = X.val;temp.index = X.index;temp.index1 = X.index1;}else{temp.val = Y.val;temp.index = Y.index;temp.index1 = Y.index1;}return temp;
}
int main()
{int tid, nthreads;for (int i = 1; i <= m; i++){for (int j = 1; j <= n; j++){x[i][j] = (float)(i + j) / (i * j);}}double x_mymin = 1000;int mymin_i, mymin_j;// omp_set_nested(1);omp_set_dynamic(0);omp_set_num_threads(10);struct compare mymin;mymin.val = x[1][1];mymin.index = 1;mymin.index1 = 1;int i = 1;int j = 1;clock_t begin, end;begin = clock();
#pragma omp declare reduction(p_add_matrix     \: struct compare \: omp_out = add_matrix(omp_out, omp_in)) initializer(omp_priv = {100}){#pragma omp parallel for private(tid, nthreads, i, j) shared(x) reduction(p_add_matrix \: mymin)for (i = 1; i <= m; i++){for (j = 1; j <= n; j++){tid = omp_get_thread_num();nthreads = omp_get_num_threads();if (x[i][j] < mymin.val){mymin.val = x[i][j];mymin.index = i;mymin.index1 = j;}// printf("*****inner:tid = %d,nthreads = %d,x[%d][%d] = %lf\n", tid, nthreads, i, j, x[i][j]);}// printf("*****outer:tid = %d,nthreads = %d,x[%d][%d] = %lf\n", tid, nthreads, mymin.index, mymin.index1, mymin.val);}}printf("mymin:--------x[%d][%d] = %lf ", mymin.index, mymin.index1, mymin.val);end = clock();double cost;cost = (double)(end - begin) / CLOCKS_PER_SEC;printf("CLOCKS_PER_SEC is %d\n", CLOCKS_PER_SEC);printf("time cost is: %lf secs\n", cost);return 0;
}

通过调节m,n的值可以测试程序运行的时间，会发现这种方式比单独写一个查找函数的方式要快非常多！下面有运行时间的截图哦，最后感谢我的舍友健神！

1.带查找函数的：（矩阵规模 10000*10000）：1.3S左右

2.自定义规约函数的：（矩阵规模 10000*10000）：0.4S左右，加速比提高了三倍多！

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1.带查找函数的：（矩阵规模 10000*10000）：1.3S左右

2.自定义规约函数的：（矩阵规模 10000*10000）：0.4S左右，加速比提高了三倍多！

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