如何解決打開mp中的for循環中的「返回0或返回1」？

Question

這是我迄今爲止所做的解決return 1;,return 0;，它實際上是一個使用回溯算法的數獨求解器，所以我試圖並行化它，但我無法得到完整的結果。 （糾正我，如果我的實施是錯誤的） 實際發生了什麼？有人可以幫忙嗎？！

這是我指的是網站，我曾經按照自己的方式：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; 
    } 
} 

---

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 

的//return 1;是原始串行代碼，因爲return在parallel for是不允許的，所以我用#pragma opm flush來消除它，但結果並不完整，它仍然在數獨中留下了很少的空格。

謝謝回答：>

Answer 1

首先，由於solver被遞歸調用，它雙打遞歸的每級的線程數。我不認爲這是你打算做的。 編輯：只有在啓用嵌套並行時使用omp_set_nested()，並且默認情況下它不是。所以只有solver的第一個電話將被分叉。

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

在你的代碼試圖在另一個創建一個並行區域，而且會導致隨後執行兩次循環，因爲外parallel已經創建了兩個線程。應將其替換爲

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

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

其次，這種代碼：

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

創建的競爭條件，與兩個線程並行寫入不同的值相同的小區。您可能需要爲每個線程創建單獨的電路板副本。

另一代碼的一部分，

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

似乎是並行區域外，但在嵌套調用solver它在由最外solver創建不同的線程並行也執行。

決賽（E）（18.09）無論如何，即使你設法調試/更改代碼並行運行正常（因爲我自己做只是爲了赫克 - 我會盡力提供代碼如果任何人有興趣，我懷疑），結果將是這個代碼的並行執行不會給你太多的優勢。我想到的原因如下：

想象一下，當solver迭代9個可能的單元值時，它會創建9個執行分支。如果使用OpenMP創建2個線程，它將以某種方式在線程之間分配頂級分支，比如5個分支由一個線程執行，另一個執行4個分支，並且在每個線程中分支將逐個連續執行。如果初始數獨狀態有效，則只有一個分支會導致正確的解決方案。其他分支機構在解決方案出現差異時會被縮短，因此有些分支機構需要更長的時間，而有些分支機構的運行時間會更短，而導致正確解決方案的分支機構運行時間最長。您無法預測哪些分支需要什麼時間執行，因此無法合理平衡線程間的工作負載。即使使用OpenMP動態調度，也可能是一個線程執行最長的分支時，其他線程已經完成所有其他分支，並且將等待最後一個分支，因爲分支太少（所以動態調度將是幫助不大）。由於在它們之間創建線程和同步數據會產生一些相當大的開銷（與連續的solver運行時間爲0.01-10 ms相比），根據輸入的不同，並行執行時間會稍長於或短於順序。

在任何情況下，如果順序解算器運行時間低於10毫秒，爲什麼要使其平行？