C++ 使用mpi分配向量行

我有一个遗传算法，我想和mpi并行。我有一个遗传数据类型的二维向量，我想在多个节点之间分布二维向量线块，我使用了scatterv函数，但我不知道这个函数是正确的，或者我没有设置这个函数的正确参数。在GMC类std:：vector individual[108]中定义为公共参数的individual；请帮帮我

谢谢

我的代码如下：

int main(int argc, char *argv[]) {

GMC(GraphName, 125);
int size, rank,divided_pop_size,sum=0;

vector<vector <int>> recbuf;
int *sendcounts;     //specifying the number of elements to send to each processor
int *displs;         //Entry i specifies the displacement 
MPI_Init(&argc, &argv);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size);
MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank);
printf("Hello world from process %d of %d\n", rank, size);
sendcounts = new int[size];
displs = new int[size];
divided_pop_size = n_initial_pop*num_vertices / size;
for (int i = 0; i < size; i++) {
    sendcounts[i] = (divided_pop_size);

    displs[i] = sum;
    sum += sendcounts[i];
}

recbuf.resize(divided_pop_size);
if (rank == 0)
{
    read_graph();
    vertex_degrees();
    initial_population();
}

MPI_Scatterv(&individual, sendcounts, displs, MPI_INT, &recbuf, sendcounts[rank] , MPI_INT, 0, MPI_COMM_WORLD);
if (rank==0) {
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        printf("sendcounts[%d] = %d\tdispls[%d] = %d\n", i, sendcounts[i], i, displs[i]);
    }
}
printf("%d: ", rank);
for (int i = 0; i < sendcounts[rank]; i++) {
    printf("%c\t", recbuf[i]);
}
/*
for (int i = 0; i < size; i++)
{
    //MPI_Recv()//a
    //MPI_Recv()//indivual/size

    for (int i = 0; i < divided_pop_size; i++)
    {
        //Extend_into_MaximalClique(i);
        //fitness(i);
    }
}
if (rank == 0)
    //MPI_Gatherv();
    */
MPI_Finalize();

for (int j = 0; j < n_initial_pop; j++)
{
    //manipulation_Gen();
}




return 0;

intmain（intargc，char*argv[]）{
GMC（图125）；
整数大小，秩，除以pop大小，和=0；
向量recbuf；
int*sendcounts；//指定要发送到每个处理器的元素数
int*disfs；//条目i指定位移
MPI_Init（&argc，&argv）；
MPI_通信大小（MPI_通信世界和大小）；
MPI通信等级（MPI通信世界和等级）；
printf（“来自进程%d的Hello world，共%d\n”，等级，大小）；
sendcounts=新整数[大小]；
显示=新的整数[大小]；
分割的\u pop\u size=n\u初始\u pop*num\u顶点/大小；
对于（int i=0；i

---

}

您是否考虑过查看结果并尝试确定结果是否正确？我对使用MPI/任何其他分布式计算系统的建议。首先阅读它的方法，并选择一个适合你的问题。接下来，学习如何在一些简单、易于测试的示例问题上使用某些方法（在本例中为

MPI\u Scatterv

），然后尝试将其应用于实际场景中。一些参数在代码中没有定义，特别是

MPI\u Scatterv

中的

个体。如果没有数据，也没有更多关于搜索结果的解释，很难知道数据是否按需要传递。此外，每个处理器传递的数据量是相同的，因此
MPI\u Scatter
可以更容易地在这里使用
&somevec
，其中
somevec
是
std:：vector
最明显地不会呈现您期望的结果。您应该使用
somevec.data（）
（C++11）或
somevec[0]
（C++11之前的版本）。