多線程並行數組求和（交錯配對模式）

利用OpenMP的多線程，對數組進行分組求和，最後對每個線程的局部求和結果進行求和。

這裏採用交錯配對（下文還有相鄰配對），如圖所示。

#include"iostream"
#include"omp.h"
using namespace std;
#define NUM_THREADS 4
//並行規約
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);
}

//數組初始化
template<class T>
void datainit(T* data,int length)
	{
		for (int i = 0; i < length; i++)
		{
			data[i]=i;
		}
	}

//計算結果檢查
template<class T>
bool check_result(T data1,T data2,int length)
{
	if (data1!=data2) return false;
	
	return true;
}

int main()
{
//基本參數設置
	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;

//數組初始化
	datainit(data,datalen);

//設置並啓動4個並行的omp線程
	omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
#pragma omp parallel 
	{
		int index=omp_get_thread_num();//獲取當前線程號
		local_sum[index]
			=omp_reduction(data+index*step,step);//調用規約函數計算當前線程所分配的任務
	}
	
	//對線程的局部求和結果進行求和
	for (int i = 0; i < NUM_THREADS; i++)
	{
		total_sum_omp+=local_sum[i];
	}
	

	//串行數組求和
	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並行規約計算正確！"<<endl;
	}
	else
	{
		cout<<"omp並行規約計算錯誤！"<<endl;
	}
	cin.get();
	return 0;
}