openMp改写的程序比串行还慢

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。

#pragma omp parallel sections {

#pragma omp section

up=temp+h*(8*fp-5*fc[2]+4*fc[1]-fc[0])/仔清睁念岁正游3

#pragma omp section

u=temp+h*(9*fp+19*fc[2]-5*fc[1]+fc[0])/24

}

楼上的这种critical用法会导致并行计算退化为串行计算，而且比单线程串行反而更慢！

critical一般要配合private使用的，必须在每个线程中hold私有的（private）变量，

最后再用critical把一堆private变量累加。像楼上这种用法，没有private变量，

多个线程互斥性竞争使用枯胡同一个变量sum1，巧败缺导致性能比孝辩单线程串行更慢。

用private + critical的写法是：

#pragma omp parallel private(temp)

{

#pragma omp for

for(int j=0,temp=0j<100j++)

{

temp++

}

#pragma omp critical

sum1+=temp

}

可以看出，这种写法太麻烦，我还是推荐使用简洁的并行归约语句：

#pragma omp parallel for reduction(+:sum1)

for(int j=0j<100j++)

{

sum1++

}

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