C++ 在不同线程中写入共享变量不'；与openMP进行数据竞争

我目前正在学习openMP基础知识，所以我选择了一个简单的练习并开始解决：我得到了一个近似Pi值的串行程序的实现，我被要求给出它的并行实现

串行程序：

static long num_steps = 100000;
double step;
void main ()
{           
    int i;   
    double x, pi, sum = 0.0;
    step = 1.0/(double) num_steps;
    for (i=0;i< num_steps; i++){
         x = (i+0.5)*step;
         sum = sum + 4.0/(1.0+x*x);
    }
    pi = step * sum;
}

static long num_steps=100000；
双台阶；
空干管（）
{           
int i；
双x，π，和=0.0；
步长=1.0/（双）个步长；
对于（i=0；i

它计算的是0到1之间4.0/（1+x²）dx积分的近似值

本教程使用增量方法，在每个步骤中提供一小部分，因此现在，我可以将并行构造与一些运行时函数一起使用

对我来说，最明显要做的就是除法和部分求和。以下是我的解决方案：

int main()
{
    const long num_steps = 100000;
    double step;
    double pi, sum = 0.0;
    step = 1.0/(double) num_steps;
    int num_steps_perthread = num_steps/4;
    double start_time = omp_get_wtime();
    #pragma omp parallel num_threads(4)
    {
        double x,partial_sum = 0.0;
        int init = num_steps_perthread * omp_get_thread_num();
        std::cout << init <<"\n";

        for (int i = init;i< init+num_steps_perthread; i++){
            x = (i+0.5)*step;
            partial_sum += 4.0/(1.0+x*x);
        }
        sum += partial_sum;// this line data race
    }
    pi = step * sum;
    double time = omp_get_wtime() - start_time;
    std::cout << pi << " computed in " << time;


    return 0;
}

intmain（）
{
const long num_steps=100000；
双台阶；
双pi，总和=0.0；
步长=1.0/（双）个步长；
int num_steps_perthread=num_steps/4；
双启动时间=omp\U get\U wtime（）；
#pragma omp并行num_线程（4）
{
双x，部分和=0.0；
int init=num_steps_perthread*omp_get_thread_num（）；
std:：cout是的，这是由于多线程对共享对象的非同步、非原子、非只读访问而导致的未定义行为。不，未定义的行为不需要意外结果。它不需要任何东西。在这种特殊情况下，很难发生数据争用。对共享变量的更新仅在他进行计算，只需要几个CPU周期。线程通常在时间上的不同步程度远远超过这个。数据争用是随机事件，它们发生的概率与（可能的）重叠内存访问的频率成正比。