理想的數據結構與OpenMP

什麼是並行編程中的理想數據結構，在我的情況下是OpenMP。理想的數據結構與OpenMP

#pragma omp parallel for 
for(int i = 0; i < N; i++) 
{ 
    if(table[i] == true) 
     container.insert(i); // ?? what kind 
}

在這個例子中，如果我們使用一個相似大小的表格，這可能很簡單。 C++中用於共享內存並行編程的更一般的數據結構是什麼？

來源

2010-11-15 ennetws

最好不要依賴於共享數據結構（因爲你必須在某個時刻依靠鎖，這會減慢速度）。相反，讓每個線程寫入其自己的結構，並在並行部分完成後合併結果。

來源

2010-11-15 08:39:12

你說得對。不幸的是，OpenMPs擁有'reduction'只支持基本類型。 – 2010-11-15 08:41:44

所以每個線程都會有任何數據結構並收集最終結果。多謝你們。 – ennetws 2010-11-16 20:08:40

該陣列是並行編程的理想數據結構。

我不同意@Oli Charlesworth不願意依賴共享數據結構 - 畢竟OpenMP是關於共享內存並行化的，它提供了程序員需要的工具來確保數據安全。

來源

2010-11-15 11:05:50

在這種特殊情況下，數組不計數，因爲代碼是*收集*一些數據（或減少，因爲你想調用它）。這將從原始數組中選擇一些元素。爲了使數組正常工作，它必須爲每個工作線程分配一個預先指定的元素，以避免鎖，等待狀態和競態條件，但在這種情況下，您怎麼知道最終數組將具有多少個元素？你爲每個線程分配了多少個元素？然後，您必須允許中央存儲庫添加每個結果，需要鎖定對結構的訪問權限，從而損害性能。 – 2010-11-15 18:20:02

因此，在數組的情況下，我需要一個單一的大型數組，然後爲每個線程設置一組單獨的計數器，而不需要鎖？ – ennetws 2010-11-16 20:12:39

@ennetws：是的，沒錯。 – 2010-11-16 22:24:34

理想的數據結構與OpenMP

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