C++ 并行实例化类导致与内存相关的错误

下面的并行循环会导致后面的几个错误：

#pragma omp parallel for schedule(dynamic, omp_get_num_procs())
for (int i = 0; i < (int)my_vector.size(); i++) {
    cur = new My_Class(args);
    cur->do_work();
    my_instances_vector.push_back(cur);
}

然而，有没有一种方法可以将两者并行？我假设这是实例指针的一个简单的作用域问题，因为每个线程都有自己的作用域，之后我需要访问并行区域之外的每个实例的地址。主程序的其余部分基本上是

for (i = 0; i < (int)my_instances_vector.size(); i++) {
    my_instances_vector[i]->print_results(); // Should be done sequentially
}
my_instances_vector.clear();
return(EXIT_SUCCESS);

for（i=0；i<（int）my_instances_vector.size（）；i++）{
我的_实例_向量[i]->print_results（）；//应按顺序进行
}
my_实例_vector.clear（）；
返回（退出成功）；

---

我尝试了

lasprivate

和/或

shared

的所有可能组合，用于

cur

和

my\u实例\u vector

。它导致了相同的错误或竞争条件。我找到的唯一“解决方案”是取消对实例化的分析。我所做的有什么错误吗？或者这是一个特定于我的课程内容的错误吗？类构造函数基本上根据传递的参数定义一些字段的值。这涉及到一些动态分配。也许这些地址正在“丢失”？

问题在于std:：vector不是线程安全的。每个线程都可以增加向量的大小并更改其内存位置。解决这个问题的方法是让每个线程写入自己的私有版本的向量，然后将它们合并到一个关键部分。你可以这样做

#pragma omp parallel 
{
    vector<My_class*> my_instances_vector_private;
    #pragma omp for schedule(dynamic, omp_get_num_procs()) nowait
    for (int i = 0; i < (int)my_vector.size(); i++) {
        My_class *cur = new My_Class(args);
        cur->do_work();
        my_instances_vector_private.push_back(cur);
    }
    #pragma omp critical
    my_instances_vector.insert(my_instances_vector.end(), my_instances_vector_private.begin(), my_instances_vector_private.end());
}

#pragma omp并行
{
向量my_实例_向量_私有；
#计划的pragma omp（动态，omp_get_num_procs（））nowait
对于（int i=0；i<（int）my_vector.size（）；i++）{
My_class*cur=新My_class（args）；
cur->do_work（）；
我的实例向量私有。向后推（cur）；
}
#pragma-omp-critical
my_instances_vector.insert（my_instances_vector.end（）、my_instances_vector_private.begin（）、my_instances_vector_private.end（））；
}

这假设

args

是一个常数，或者它只是

i

的函数，而不是例如

i-1

问题（正如@zboson正确指出的）是

推回过程中的数据争用。然而，我想提出一个不同的解决方案，它可能更容易实施：

size_t offset = my_instances_vector.size;
// Pre-allocate space for the right number of pointers
// and set them to nullptr
my_instances_vector.insert(my_instances_vector.end(),my_vector.size(),nullptr);
#pragma omp parallel for schedule(dynamic, chunksize)
for (size_t ii = 0; ii < my_vector.size(); ii++) {
    my_instances_vector[offset + ii] = new My_Class(args); // Create the object 
    my_instances_vector[offset + ii]->do_work(); // work on it
}

size\u t offset=my\u instances\u vector.size；
//为正确数量的指针预先分配空间
//并将它们设置为空ptr
my_instances_vector.insert（my_instances_vector.end（）、my_vector.size（）、nullptr）；
#计划的pragma omp并行（动态、块大小）
对于（size_t ii=0；iido_work（）；//处理它
}

正如您所看到的，代码是无数据竞争的，因为每个线程都在
my\u instances\u vector
的元素上工作

未请求建议：请注意内存管理！在向量中使用原始指针可能会在程序中留下漏洞，并导致代码难以维护，因为向量不负责删除分配给
new
的资源。我建议看一看RAII习语和C++11
std:：shared_ptr
以及相关方法（例如
make_shared
替换
new
）。
cur
应该是私有的（或在并行区域内声明），对
std:：vector:：push_back（）
的调用应该受到互斥锁的保护（关键部分）。Z Boson使用私有向量的解决方案更好，因为它减少了时间开销。出于好奇：为什么计划中的块大小设置为
omp_get_num_procs（）
？@Massimiliano我们在对块大小进行一些测试，没有特别的原因。不幸的是，我正在处理的项目使用了原始指针和std:：vector。非常聪明的方法，谢谢！+1，因为在这种情况下，你的答案显然比我的好。另一方面，我想不出一种情况，我想使用std:：vector来提高性能。
size_t offset = my_instances_vector.size;
// Pre-allocate space for the right number of pointers
// and set them to nullptr
my_instances_vector.insert(my_instances_vector.end(),my_vector.size(),nullptr);
#pragma omp parallel for schedule(dynamic, chunksize)
for (size_t ii = 0; ii < my_vector.size(); ii++) {
    my_instances_vector[offset + ii] = new My_Class(args); // Create the object 
    my_instances_vector[offset + ii]->do_work(); // work on it
}