如果已经定义了宏_OPENMP,它是一个int类型的十进制数。编写一个程序打印它的值，这个值的意义是什么？

"_OPENMP" 是一个预处理器宏定义，用于标识 OpenMP 版本。它不是一个变量，因此不能有值。

OpenMP 定义了一组标准，用于编写多线程应用程序。"_OPENMP" 宏是一种方法，用于检测当前编译器是否支持 OpenMP。

如果编译器支持 OpenMP，则在编译时将定义 "_OPENMP"，以便您可以使用 OpenMP 编写的代码。否则，将不定义 "_OPENMP"，因此您不能使用 OpenMP。

例如：

#ifdef _OPENMP

#include <omp.h>

#endif

在上面的代码中，如果编译器支持 OpenMP，则包含 OpenMP 头文件 "omp.h"。否则，不包含该文件。

以上为chatgpt给出的答案，但是我查看_OPENMP的值是一个具有yyyy mm形式的日期，其中yyyy是4位年，mm是2位月。历蚂例如，2005年，05年。OpenMP标准规定，当定义宏时，它将是已实现的OpenMP标准版本的年份和月。请参见ex5.1_omp_macro.c。了微软的文档以后看到如下：

所以应该说这个宏的值是MSVC实现OPENMP规范的日期，但这个昌锋定义是MSVC的专属宏肢迅埋定义。希望能够帮助到你。

——————————————————2.15 修改————————————————

上面为官方给出的回答

以下为中文翻译：

_OPENMP的值是一个具有yyyy mm形式的日期，其中yyyy是4位年，mm是2位月。例如，2005年，05年。OpenMP标准规定，当定义宏时，它将是已实现的OpenMP标准版本的年份和月。请参见ex5.1_omp_macro.c。

以前利用多线程为拥有较大量计算的程序提速过，但也深知多线程的同步和程序的调试是一大坑，最近为实验室的项目学习了一点VS下优化代码的设置以及利用openmp加速运算，都是些很基本的提升程序速度的方法，只要稍微修改下代码和设置，就可使程序加速。配合多线程，经过clock()函数验证，我的程序运行可提高60%的速度，详细如下：

代码优化：

属性->配置属性->C/C++->代码生成：启用增强指令集，可选用 流式处理 SIMD 扩展 2 (/arch:SSE2) (/arch:SSE2)、流式处理 SIMD 扩展 2 (/arch:SSE2) (/arch:SSE2) 进行加速浮点模型，可选用 快速 (/fp:fast) 进行浮点数据运算的加速

属性->配置属性->C/C++->优化：可选用 使速度最大化 (/O2) 进行优化。全程序优化选择是（/GL），在debug版本下不能这样设置，必须在release版本

openmp并行计算：

在vs2012下，项目属性-》C/C++-》语言，openmp支持，选是，包含头文件“omp.h”，对基于数据分集的多线程程序设计，OpenMP是一个很好的选择。

OpenMP常用指令

parallel：用在一个代码段之前，表示这段握键代码将被多个线程并行执行

for：用于for循环之前，将循环分配到多个线程中并行执行，必须保证每次循环之间无相关性

parallel for：parallel 和 for语句的结合，也是用在一个for循环之前，表示for循环的代码将被多个线程并行执行

sections：用在可能会被并行执行的代码段之前

parallel sections：parallel和sections两个语句的结合

critical：用在一段代码临界区之前

single：用在一段只被单个线程执行的代码段之前，表示后面的代码段将被单线程执行

barrier：用于并行区内代码的线程同步，所有线程执行到barrier时要停止，直到所有线程都执行到barrier时才继续册手往下执行

atomic：用于指定一块内存区域被制动更新

master：用于指定一段代码块由主线程执行

ordered：用于指定并行区域的循环按顺序执行

threadprivate：用于指定一个变量是线程私有的

OpenMP除上述指令外，还有一些库函数，下面列出几个常用的库函数：

omp_get_num_procs：返回运行本线程的多处理机的处理器个数

omp_get_num_threads：返回当前并行区域中的活动线程个数

omp_get_thread_num：返回线程号

omp_set_num_threads：设置并行执行代码时的线程个数

omp_init_lock：初始化一个简单锁

omp_set_lock：上锁 *** 作

omp_unset_lock：解锁 *** 作，要和段姿巧omp_set_lock函数配对使用

omp_destroy_lock：omp_init_lock函数的配对 *** 作函数，关闭一个锁

运行的慢是因为你的length太小。并行的话比串行需要时帆桐兆间去分，还需要时间再合。所以当你数据量太小时反而用串行的就比较快了。

你换成一亿就能看出差距了。

我没看出来哪有冲突。但是我觉得你上面赋值和算c那这么写也许效率更快态租。

#pragma omp parallel for

for(i=0i<lengthi++)

{

A[i] = (rand_r(&seed))%10

B[i] = (rand_r(&seed))%10

C[i] = (A[i]+B[i])/2

}

还有，你根本没用到头文件轮歼time.h啊。你写这个头文件干嘛？是不是想看运行时间啊。

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