Example of MPI_Type_struct

#include "mpi.h"
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#include <iostream>
using namespace std;

#define NELEM 25
int main(int argc, char *argv[])
{
    int numtask,rank,source = 0,dest,tag = 1,i,j,k;
    typedef struct{
        char pt;
        double pos[3];
        double vel[3];
        double orientation[3][3];
        int n,type;
    } Particle;
    Particle p[NELEM],particles[NELEM];
    MPI_Datatype particletype;
    MPI_Datatype oldtype[5]= {MPI_CHAR,MPI_DOUBLE,MPI_DOUBLE,MPI_DOUBLE,MPI_INT};
    int blockcount[5]= {1,3,3,9,2};
    MPI_Aint offset[4];
    MPI_Status stat;
    MPI_Init(&argc,&argv);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&numtask);
    MPI_Address(particles,&offset[0]);
    MPI_Address(particles[0].pos,&offset[1]);
    MPI_Address(particles[0].vel,&offset[2]);
    MPI_Address(particles[0].orientation,&offset[3]);
    MPI_Address(&(particles[0].n),&offset[4]);
    for(i=4;i >= 0;i--)
        offset[i] -= offset[0];
    MPI_Type_struct(5,blockcount,offset,oldtype,&particletype);
    MPI_Type_commit(&particletype);
    if(rank == 0)
    {
        for(i=0;i<NELEM;i++){
            particles[i].pt = 'H';
            particles[i].pos[0] = 0.0;
            particles[i].pos[1] = 1.0;
            particles[i].pos[2] = 2.0;
            particles[i].vel[0] = 100.0;
            particles[i].vel[1] = 200.1;
            particles[i].vel[2] = 300.2;
            particles[i].n = 5;
            particles[i].type = 10;
            for(j=0;j<3;j++)
                for(k=0;k<3;k++)
                    particles[i].orientation[j][k] = 0.99;
        }
        for(i=1;i<numtask;i++)
        {
            MPI_Send(particles,NELEM,particletype,i,tag,MPI_COMM_WORLD);
        }
    }
    else
    {
            MPI_Recv(p,NELEM,particletype,source,tag,MPI_COMM_WORLD,&stat);
        cout<<p[2].pt<<std::endl;
        cout<<p[2].pos[0]<<'\t'<<p[2].pos[1]<<'\t'<<p[2].pos[2]<<std::endl;
        cout<<p[2].vel[0]<<'\t'<<p[2].vel[1]<<'\t'<<p[2].vel[2]<<std::endl;
        cout<<p[2].n<<'\t'<<p[2].type<<std::endl;
        for(i=0;i<3;i++)
            {
                for(j=0;j<3;j++)
                {
                  cout<<p[2].orientation[i][j]<<'\t';
                }
                cout<<std::endl;
            }
    }
    MPI_Finalize();
}
### MATLAB 中实现异步系统下两台服务器间的通信 在MATLAB环境中,可以通过多种技术手段实现在异步条件下两台服务器之间的高效通信。一种常见的方式是利用MATLAB内置的支持HTTP请求的功能以及Web服务工具箱(Web Services Toolbox),这允许开发者构建RESTful API接口用于跨平台的数据交换[^1]。 对于更复杂的场景,比如需要处理大量并发连接或是长时间运行的任务,则可能考虑采用消息队列机制或者WebSocket协议来建立更为稳健可靠的通讯链路[^2]。下面给出一段简单的代码片段展示如何使用MATLAB发起HTTP POST请求至远程服务器: ```matlab % 定义目标URL地址 url = 'http://example.com/api/data'; % 创建要发送的数据体 data = struct('key', 'value'); % 发送POST请求并将返回的结果存储于response变量中 options = weboptions('RequestMethod','post',... 'MediaType','application/json'); response = webwrite(url, data, options); disp(response); ``` 如果涉及到的是两个MATLAB环境下的服务器节点,并且希望保持较低延迟的同时支持异步调用模式的话,还可以探索MATLAB Parallel Server所提供的分布式计算功能,它能够帮助设置集群资源管理器(Cluster Profile Manager),进而配置MPI(Message Passing Interface)风格的消息传递程序来进行进程间通信(IPC)[^3]。 为了进一步增强系统的灵活性与可扩展性,在设计之初就应该充分考虑到未来可能出现的需求变化和技术升级路径;同时也要注意保障网络安全性和隐私保护措施到位。
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