OpenMP编程->调度优化

void test20()
{
#pragma omp parallel for schedule(static, 2) //static调度策略，for循环每两次迭代分成一个任务  
	for (int i = 0; i < 10; ++i) //被分成了5个任务，其中循环0~1,4~5,8~9分配给了第一个线程,其余的分配给了第二个线程  
	{  
		std::cout << "Thread ID:" << omp_get_thread_num() << " Value:" << i << std::endl;  
	}  
}

void test21()
{
#pragma omp parallel for schedule(dynamic, 2) //dynamic调度策略，for循环每两次迭代分成一个任务  
	for (int i = 0; i < 10; ++i) //被分成了5个任务，只要有任务并且线程空闲，那么该线程会执行该任务  
	{  
		std::cout << "Thread ID:" << omp_get_thread_num() << " Value:" << i << std::endl;  
	}  
}

/*  guided调度策略与dynamic区别在于，所分的任务块是从大到小排列的。具体分块算法为：每块的任务
    大小为：[迭代次数/线程个数的二倍]。其中每个任务的最小迭代次数由guided声明决定，默认是1。 */
void test22()
{
#pragma omp parallel for schedule( guided, 10)
	for (int i = 0; i < 80; ++i)
	{
		std::cout << "Thread ID:" << omp_get_thread_num() << " Value:" << i << std::endl;
	}
}

/*运行时由OMP_SCHEDULE决定使用上面三种的哪种策略   设置默认线程的个数    */
#define OMP_SCHEDULE " dynamic, 5"
void test23()
{
#pragma omp parallel for schedule( runtime)
	for (int i = 0; i < 80; ++i)
	{
		std::cout << "Thread ID:" << omp_get_thread_num() << " Value:" << i << std::endl;
	}
}