我可以在必要时发布我的代码,但我的问题主要是概念性的。我正在使用线程实现高斯消除。我有p pthreads以列主要顺序在nxn矩阵上运行。在任何p线程开始对列进行操作之前,必须进行行操作以将该列中具有最大值的行移动到对角线。所以我需要每个线程等待然后齐声运行。目前,在每个列中,每个线程检查其id,id = 0的那个将执行行操作。我的问题是如何获取所有线程但id = 0等待然后在Unison中运行。
我尝试过使用互斥锁和条件。这些似乎不起作用,因为它们为单个线程提供所有访问权限。根据我的理解,人们只能通过让一个已经存在的请求锁来以这种方式阻塞一个线程,所以它必须等待。这在我的情况下会出现问题,因为我不希望任何非0线程都有锁定,一旦它们被解锁,我希望它们能够自由运行,直到它们完成对列的工作。
我试图通过简单地将全局“colReady”变量设置为0来避免Mutex锁定。非零线程while循环直到colReady = True。从逻辑上讲,这是完全合理的,但它没有以编程方式工作。
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>
#define n 20
#define numThr 3
double **matrix;
int pivotReady[n] = { 0 };
pthread_cond_t cond_pivot_ready;
pthread_mutex_t cond_mutex;
int swapRows (int row1, int row2)
{
double *tempRow = matrix[row1];
matrix[row1] = matrix[row2];
matrix[row2] = tempRow;
return 0;
}
void randinit ()
{
int i, j;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n + 1; j++) {
matrix[i][j] = drand48 ();
}
}
}
void rowReduce (void *arg);
void printMatrix ()
{
int i, j;
for (i = 0; i < n; i++) {
for (j = 0; j < n + 1; j++) {
printf (" %4.2f ", matrix[i][j]);
}
printf ("\n");
}
}
int main ()
{
pthread_cond_init (&cond_pivot_ready, NULL);
pthread_mutex_init (&cond_mutex, NULL);
int i, j;
double temp;
pthread_t p_threads[numThr];
pthread_attr_t attr;
pthread_attr_init (&attr);
//create matrix
matrix = malloc (sizeof (double *) * n);
for (i = 0; i < n; i++) {
*(matrix + i) = malloc (sizeof (double) * (n + 1));
}
randinit ();
for (i = 0; i < numThr; i++) {
pthread_create (&p_threads[i], &attr, rowReduce, (void *) ((long) i));
}
for (i = 0; i < numThr; i++) {
pthread_join (p_threads[i], NULL);
}
printf ("Final Matrix:\n");
printMatrix ();
return 0;
}
void rowReduce (void *arg)
{
int id = (int) arg;
int i, pivot, row;
double ratio, temp, max;
int maxRow;
for (pivot = 0; pivot < n - 1; pivot++) {
//PIVOT THREAD
if (id == 0) {
pthread_mutex_lock (&cond_mutex);
max = matrix[pivot][pivot]
maxRow = pivot;
for (i = pivot + 1; i < n; i++) {
temp = matrix[i][pivot];
if (temp > max) {
max = temp;
maxRow = i;
}
}
swapRows (pivot, maxRow);
pivotReady[pivot] = 1;
pthread_cond_signal (&cond_pivot_ready);
for (row = pivot + 1 + id; row < n; row += numThr) {
ratio = matrix[row][pivot] / matrix[pivot][pivot];
printf ("t1: row = %d, piv = %d, ratio = %f\n", row, pivot,
ratio);
for (int i = pivot; i < n + 1; i++) {
matrix[row][i] -= ratio * matrix[pivot][i];
}
}
pthread_mutex_unlock (&cond_mutex);
}
//NON-PIVOT THREAD
else {
pthread_mutex_lock (&cond_mutex);
while (!(pivotReady[pivot])) {
pthread_cond_wait (&cond_pivot_ready, &cond_mutex);
}
for (row = pivot + 1 + id; row < n; row += numThr) {
ratio = matrix[row][pivot] / matrix[pivot][pivot];
for (int i = pivot; i < n + 1; i++) {
matrix[row][i] -= ratio * matrix[pivot][i];
}
}
pthread_mutex_unlock (&cond_mutex);
}
}
//printf("rowReduce called with id = %d\n", id);
pthread_exit (0);
}
这个程序应该打印一个以三角形形式放置的随机矩阵。
答案 0 :(得分:0)
您只需在访问cond_mutex
时按住pivotReady[pivot]
,因为这是它保护的唯一共享状态。
您还需要使用pthread_cond_broadcast()
而不是pthread_cond_signal()
,因为一旦数据透视准备就绪,您需要所有等待线程继续。
经过轻微的重构,以便不重复行处理代码,它看起来像:
for (pivot = 0; pivot < n - 1; pivot++) {
//PIVOT THREAD
if (id == 0) {
max = matrix[pivot][pivot];
maxRow = pivot;
for (i = pivot + 1; i < n; i++) {
temp = matrix[i][pivot];
if (temp > max) {
max = temp;
maxRow = i;
}
}
swapRows (pivot, maxRow);
pthread_mutex_lock (&cond_mutex);
pivotReady[pivot] = 1;
pthread_cond_broadcast (&cond_pivot_ready);
pthread_mutex_unlock (&cond_mutex);
}
//NON-PIVOT THREAD
else {
pthread_mutex_lock (&cond_mutex);
while (!(pivotReady[pivot])) {
pthread_cond_wait (&cond_pivot_ready, &cond_mutex);
}
pthread_mutex_unlock (&cond_mutex);
}
for (row = pivot + 1 + id; row < n; row += numThr) {
ratio = matrix[row][pivot] / matrix[pivot][pivot];
for (int i = pivot; i < n + 1; i++) {
matrix[row][i] -= ratio * matrix[pivot][i];
}
}
}