（這是自己高新能與雲計算課程的乙個作業）可以看之前那篇visual studio 2017之openmp執行環境配置
列舉排序演算法：
是一種最簡單的排序演算法，通常也稱為秩排序（rank sort）。 該演算法的具體思想是（假設按關鍵字遞增排序），對每乙個待排序的元素統計小於它的所有 元素的個數，從而得到該元素最終處於序列中的位置。
1、序列演算法：
假定待排序的 n 個數存在 a[1]…a[n] 中。首先將 a[1]與 a[2]…a[n]比較，記錄比其小的數的個數，令其為k，a[1]就被存入有序的 陣列 b[1]…b[n]的 b[k+1]位置上；然後將 a[2]與 a[1]，a[3]…a[n]比較，記錄比其小的數的個數，依此類推。這樣的比較操作共n(n-1)次，所以序列秩排序的時間複雜度為o（n平方）。
2、並行演算法
在該並行演算法中，使用了n個處理器，由於每個處理器定位乙個元素，所以步驟⑵的時 間複雜度為 o（n）；步驟⑶中主程序完成的陣列元素重定位操作的時間複雜度為 o（n），通 信複雜度分別為 o（n）；同時⑴中的通訊複雜度為 o（n平方）；所以總的計算複雜度為 o（n）， 總的通訊複雜度為 o（n平方）。
#include
#include
#include
#include
using
namespace std;
//序列排序
void
enumsort
(int
*a,int
*b,int n)
while
(b[k]!=0
) k++
; b[k]
= a[i];}
}//並行排序
void
paenumsort
(int
*a,int
*b,int n)
while
(b[k]!=0
) k++
; b[k]
= a[i];}
}int
main()
s1 =
omp_get_wtime()
;enumsort
(a, b, n)
; e1 =
omp_get_wtime()
; cout <<
<< e1 - s1 << endl;
s2 =
omp_get_wtime()
;paenumsort
(a, b2, n)
; e2 =
omp_get_wtime()
; cout <<
<< e2 - s2 << endl;
cout << endl;
delete a, b, b2;
}system
("pause");
}
藍色為平行計算，橙色為序列計算。
分析：剛開始並行演算法執行時間是多於序列演算法的，隨後從4000開始，並行演算法的時間比序列時間少；可見隨著陣列長度的變大，並行演算法的優勢就體現出來了。
OpenMP並行程式設計（一）
openmp並行程式設計 一 openmp是乙個支援共享儲存並行設計的庫，特別適宜多核cpu上的並行程式設計。今天在雙核cpu機器上試了一下openmp並行程式設計，發現效率方面超出想象，因此寫出來分享給大家。在vc8.0中專案的屬性對話方塊中，左邊框裡的 配置屬性 下的 c c 下的 語言 頁裡，...
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