c - 如何在open mp的for循环中解析 "return 0 or return 1"？

Question

这就是我迄今为止所做的解决return 1;、return 0;的方法，它实际上是一个使用回溯算法的数独求解器，所以我正在尝试并行化它，但我无法得到完整的结果。 (如果我的实现是错误的，请纠正我) 到底发生了什么？ 有人可以帮忙吗？!

这是我引用的网站，我曾经遵循他们的方式:http://www.thinkingparallel.com/2007/06/29/breaking-out-of-loops-in-openmp/#reply

int solver (int row, int col)
{
   int i;
   boolean flag = FALSE;
   if (outBoard[row][col] == 0)
   {
      #pragma omp parallel num_threads(2)
      #pragma omp parallel for //it works if i remove this line
      for (i = 1; i < 10; i++)
      {
         if (checkExist(row, col, i)) //if not, assign number i to the empty cell
            outBoard[row][col] = i;

         #pragma omp flush (flag)
         if (!flag)
         {
            if (row == 8 && col == 8)
            {
               //return 1;
               flag = TRUE;
               #pragma omp flush (flag)
            }
            else if (row == 8)
            {
               if (solver(0, col+1))
               {
                  //return 1;
                  flag = TRUE;
                  #pragma omp flush (flag)
               }
            }
            else if (solver(row+1, col))
            {
               //return 1;
               flag = TRUE;
               #pragma omp flush (flag)
            }
         }
      }


         if (flag) { return 1; }

         if (i == 10) 
         { 
            if (outBoard[row][col] !=  inBoardA[row][col]) 
            outBoard[row][col] = 0;
        return 0; 
          } 

     } 
     else 
      { 
        if (row == 8 && col == 8) 
         { 
        return 1; 
          } 
         else if (row == 8) 
         {    
            if (solver(0,col+1)) return 1; 
          } 
          else 
          { 
            if (solver(row+1,col)) return 1; 
           } 

     return 0;
    }
}

<小时/>

5 0 0 0 0 3 7 0 0
7 4 6 1 0 2 3 0 0
0 3 8 0 9 7 5 0 2
9 7 0 4 0 0 2 0 0
0 0 2 0 0 0 4 0 0
0 0 4 0 0 5 0 1 9
4 0 3 2 7 0 9 8 0
0 0 5 3 0 9 6 7 4
0 0 7 5 0 0 0 0 3
Sudoku solved :
5 2 9 8 0 3 7 4 1
7 4 6 1 5 2 3 9 0
1 3 8 0 9 7 5 6 2
9 7 0 4 1 0 2 3 6
0 1 2 9 6 0 4 5 8
3 6 4 7 8 5 0 1 9
4 0 3 2 7 6 9 8 5
2 8 5 3 0 9 6 7 4
6 9 7 5 4 8 1 2 3

其中的//return 1;是原来的串行代码，因为return在parallel for中是不允许的，所以我用了#pragma opmlush 来消除它，但结果并不完整，数独中仍然留下了一些空格。

感谢您的回答:>

Answer 1

首先，由于 solver 是递归调用的，因此每级递归都会使线程数量加倍。我认为这不是你想要做的。 编辑:仅当使用 omp_set_nested() 启用嵌套并行性时才如此，默认情况下并非如此。因此，只有第一次调用 solver 才会 fork 。

#pragma omp parallel num_threads(2)
#pragma omp parallel for

在您的代码中尝试在另一个并行区域中创建一个并行区域，这将导致随后的循环执行两次，因为外部并行已经创建了两个线程。这应该替换为

#pragma omp parallel num_threads(2)
#pragma omp for

或等效的#pragma omp parallel for num_threads(2)。

二、这段代码:

if (checkExist(row,col,i))//if not, assign number i to the empty cell
    outBoard[row][col] = i; 

创建竞争条件，两个线程并行地将不同的值写入同一单元格。您可能希望为每个要使用的线程创建一个单独的板副本。

另一个代码部分，

if (outBoard[row][col] != inBoardA[row][col]) 
    outBoard[row][col] = 0;

似乎位于并行区域之外，但在对 solver 的嵌套调用中，它也在最外层 solver 创建的不同线程中并行执行。

Final(e) (18.09) 无论如何，即使您设法调试/更改代码以正确并行运行(正如我自己所做的那样 - i如果有人感兴趣，我会尝试提供代码，对此我表示怀疑)，结果将是并行执行此代码不会给您带来太多优势。我认为原因如下:

想象一下，当solver迭代超过9个可能的单元格值时，它会创建9个执行分支。如果使用 OpenMP 创建 2 个线程，它将以某种方式在线程之间分配顶级分支，例如一个线程执行 5 个分支，另一个线程执行 4 个分支，并且在每个线程中，分支将一个接一个地连续执行。如果初始数独状态有效，则只有一个分支会得出正确的解决方案。其他分支在遇到解法不一致时会被缩短，因此有些分支运行时间较长，有些分支运行时间较短，而导致正确解法的分支运行时间最长。你无法预测哪些分支将花费什么时间来执行，因此无法合理地平衡线程之间的工作负载。即使您使用 OpenMP 动态调度，也有可能当一个线程执行最长的分支时，其他线程将已经完成所有其他分支并等待最后一个分支，因为分支太少(因此动态调度将是帮助不大)。

由于创建线程并在它们之间同步数据会产生大量开销(与 0.01-10 毫秒的顺序求解器运行时间相比)，您会看到并行执行时间比顺序执行时间稍长或稍短，取决于输入。

无论如何，如果顺序求解器的运行时间低于 10 毫秒，为什么要使其并行？