如何在C中并行填充数组

我需要一种算法，它可以在log（n）时间内并行地用相同的值填充一个数组（大小为n）。这意味着最简单的解决方案是

for（i=0；i如果使用n个处理器运行n个线程，那么总体上仍然是
O（1）*n=O（n）
处理器（性能将非常糟糕）

如果您运行
t
线程（
t=n/factor
），它可能会根据阵列的大小为您提供更好的性能（如果有更多处理器，非常大的阵列可以提供良好的性能）。但关键是它仍然是
O（n）

只有在基于某种条件（例如，排序数组的二进制搜索）可以跳过某些操作的情况下，才能在
O（logn）
中完成某些操作。要初始化数组中的n个元素，必须访问所有n个元素。简单地说，您想要什么是不可能的。
有多种方法可以混淆您自己，因为这是一个简单的循环

for (i = 0; i <= (SIZE / 2); i++) {
    arr[i]=10;
    arr[SIZE-(i+1)]=10;
}

for（i=0；i我将忽略其他人已经解决过的将其称为“O（logn）”的问题，而是想概述一个解决方案。如果您不熟悉，它是一个用于共享内存计算的并行框架

#pragma omp parallel for shared(T)
for(int i = 0; i < n; i++) T[i] = 10;

我们可以得出结论，解决这个问题可能只对至少16个元素、最多256个元素的数组有意义（如果这个问题对您非常重要，您可以将它推高到512，甚至1024）

移动到分布式机器是另一条oats船——收集阵列的通信成本将大大超过初始化中的并行性，因为所需的节点数量正以O（n/log（n））的速度增长。您需要在创建阵列的节点上执行所有计算。
为什么并行运行任务会得到O（logn）？您不就是得到O（n）吗.n将比您同时运行的线程数小，但您仍然需要分别填充每个线程中的每个元素。因此，如果您有z个线程，那么您将有O（n/z），这仍然是线性时间。即使你做了一些小循环展开，你仍然需要线性时间。另外，你能澄清你所说的“我在考虑依赖性”是什么意思吗？你的意思是在C中包含某种类型的库吗？请更具体一些。你不能低于线性时间，因为无论你想做什么，你都至少需要做
n
写入内存。依赖性意味着（在此上下文中）例如t[i]=t[i-1]，这不能与donne并行。这就是我的意思。我还找到了解决方案（来自麻省理工学院的一门课程）：你可以做：for（i=0；我觉得它看起来像O（nm）。我认为你的回答实际上有助于阐明提问者想要达到的目的。尽管我不得不同意你的观点，原来的问题想要的是不可行的。
n     #num procs
4     2
16    4
256   32
65536 4096