現代的執行緒庫允許不同的執行緒執行在不同的處理器晶元上，從而實現真正意義上的並行。換句話說，如果你的機子是單核的，用多執行緒也沒不會提高執行效率。
我的電腦是多核的，平行計算耗時0.56秒，但按照常規的序列計算方法只需要0.07秒。
並行程式**：
#include#include
#include
#include
#include
#include
/*定義矩陣中元素的上限，避免相乘後溢位
*/#define range 100
/*矩陣a有m行n列，矩陣b有n行m列
*/#define m 200
#define n 300
void gene_matrix();
void read_matrix();
int matrixa[m][n];
int matrixb[n][m];
int arr[m][m][n];
void *func(void *arg);
main()
; //
儲存矩陣相乘的結果。非全域性變數一定要顯示初始化為0,否則為隨機的乙個數
int i,j,k;
pthread_t tids[n];
for(i=0;iif(pthread_create(&tids[i],null,func,(void *)&i)) //
分。產生執行緒，去完成矩陣相乘的部分工作量
}for(i=0;i//
合之前一定要等所有的子執行緒計算結束
for(i=0;i//
合。for(j=0;jfor(k=0;k//
結束計算
printf("
平行計算用時%.2f秒\n
",(long)(finish-start)/1e6);
exit(0);
}void *func(void *arg) //
每個子執行緒要完成的任務
if((file2=fopen("
/home/orisun/develop/matrixb
","wt
"))==null)
int i,j;
srand((unsigned)time(null));
for(i=0;ifor(j=0;j"
%-8d
",rand()%range);
fprintf(file1,"
\n");
}fclose(file1);
for(i=0;ifor(j=0;j"
%-8d
",rand()%range);
fprintf(file2,"
\n");
}fclose(file2);
}void read_matrix()
if((file2=fopen("
/home/orisun/develop/matrixb
","rt
"))==null)
int i,j;
for(i=0;ifor(j=0;j"
%d",&matrixa[i][j]);
fclose(file1);
for(i=0;ifor(j=0;j"
%d",&matrixb[i][j]);
fclose(file2);
}
序列**更改為下：
main(); //
儲存矩陣相乘的結果。非全域性變數一定要顯示初始化為0,否則為隨機的乙個數
int i,j,k;
for(i=0;ifor(j=0;jfor(k=0;k//
結束計算
printf("
序列計算用時%.2f秒\n
",(long)(finish-start)/1e6);
exit(0);
}
想更多了解平行計算的朋友可以看一下這位老兄的部落格程式設計指南》
#include#include
#include
void main()
t2=clock();
printf("
one task,criticalsection 1,000,000 times,time=%ldms\n
",t2-t1);
t1=clock();
#pragma omp parallel for num_threads(2)
for(i=0;i<10000000;i++)
t2=clock();
printf("
two task,criticalsection 1,000,000 times,time=%ldms\n
",t2-t1);
deletecriticalsection(&cs);
}
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