Windows平台精确到0.1ms测量程序代码段执行时间：比opencv自带的准

最新推荐文章于 2024-04-15 14:01:36 发布

zhubenfulovepoem

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分类专栏： OpenCV数字图像处理

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本文介绍了如何利用OpenMP并行计算技术，通过改进的Monte Carlo方法，高效地计算π值。代码示例中包含了性能计时、线程并行化、数学库的应用及Windows高性能计数器的使用，旨在提高计算速度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include <omp.h>
#include <windows.h>
LARGE_INTEGER m_liPerfFreq;
LARGE_INTEGER m_liPerfStart;
LARGE_INTEGER liPerfNow;
double dfTim;

void getStartTime()
{
QueryPerformanceFrequency(&m_liPerfFreq);
QueryPerformanceCounter(&m_liPerfStart);
}

void getEndTime()
{
QueryPerformanceCounter(&liPerfNow);
dfTim=( ((liPerfNow.QuadPart - m_liPerfStart.QuadPart) * 1000.0f)/m_liPerfFreq.QuadPart);
}

void main()
{
static long num_steps = 1000000;
double step, pi;
double x, sum=0.0;
int i=0;
step = 1.0/(double)num_steps;
getStartTime();

//#pragma omp parallel for private(x) reduction(+:sum)
for (i=0; i<num_steps; i++)
{
x = (i+0.5)*step;
sum += 4.0/(1.0+x*x);
//printf("%f,%d\n",omp_get_thread_num());
}
getEndTime();
printf("%f\n",dfTim);
pi = step * sum;
printf ("pi=%f\n",pi);
}