📅  最后修改于: 2023-12-03 15:36:36.045000             🧑  作者: Mango
在处理超大型数组时,我们可能需要利用多个线程并行地搜索其中的最大元素。本文介绍如何使用pthread
库实现这一过程。
我们将超大型数组分割成若干个子数组,每个子数组由一个线程来搜索出其最大元素。所有子数组的最大元素与它们的下标一起传递给主线程。主线程通过比较所有子数组的最大元素,得出超大型数组的最大元素。
首先我们需要定义一个结构体Arg
,用于存储子数组的信息:
typedef struct {
int* array;
int size;
int index;
int max;
} Arg;
其中,array
表示子数组的首地址,size
表示子数组的大小,index
表示子数组在超大型数组中的起始下标,max
表示子数组中的最大元素。
对于每个子线程,我们需要定义一个线程函数findMax
,它将输入一个Arg
结构体指针,输出该子数组的最大元素和在超大型数组中的下标:
void* findMax(void* argPtr) {
Arg* arg = (Arg*)argPtr;
int* array = arg->array;
int size = arg->size;
int index = arg->index;
int max = array[0];
int maxIndex = 0;
for (int i = 1; i < size; i++) {
if (array[i] > max) {
max = array[i];
maxIndex = i;
}
}
arg->max = max;
arg->index += maxIndex;
return NULL;
}
对于每个子数组,我们启动一个线程,并等待线程结束。接着,我们将子数组的最大元素和在超大型数组中的下标传递给主线程。
主线程函数main
中,首先读入超大型数组,并指定分割后的子数组大小chunkSize
。然后分配Arg
结构体数组,设置每个结构体的array
、size
和index
字段。接着,创建子线程,并等待线程结束。最后,比较所有子数组的最大元素,得出超大型数组的最大元素。
int main() {
// Read input array
int n;
scanf("%d", &n);
int* array = (int*)malloc(n * sizeof(int));
for (int i = 0; i < n; i++) {
scanf("%d", &array[i]);
}
// Define chunk size
int chunkSize;
scanf("%d", &chunkSize);
// Allocate and initialize argument array
int numOfChunks = (n + chunkSize - 1) / chunkSize;
Arg* argArray = (Arg*)malloc(numOfChunks * sizeof(Arg));
for (int i = 0; i < numOfChunks; i++) {
argArray[i].array = array + i * chunkSize;
argArray[i].size = (i == numOfChunks - 1) ? (n - i * chunkSize) : chunkSize;
argArray[i].index = i * chunkSize;
}
// Create threads and wait for them to finish
pthread_t* threadArray = (pthread_t*)malloc(numOfChunks * sizeof(pthread_t));
for (int i = 0; i < numOfChunks; i++) {
pthread_create(&threadArray[i], NULL, findMax, &argArray[i]);
}
for (int i = 0; i < numOfChunks; i++) {
pthread_join(threadArray[i], NULL);
}
// Find maximum element
int max = argArray[0].max;
int index = argArray[0].index;
for (int i = 1; i < numOfChunks; i++) {
if (argArray[i].max > max) {
max = argArray[i].max;
index = argArray[i].index;
}
}
printf("Maximum element: %d\nIndex: %d\n", max, index);
// Free resources
free(argArray);
free(threadArray);
free(array);
return 0;
}
通过本文的介绍,我们学习了如何使用pthread
库实现针对超大型数组的并行搜索,提高了程序的效率。