下面给出的并行梯形积分法程序中有个严重的不足：只能用于1024个梯形计算[0, 3]区间内的积分。与简单地输入三个新值相比，编译和重新编辑代码这种方法的工作量是相当大的、因此我们要解决用户输入的问题。顺带把用户输出的问题也一并解决。

输出

大部分的MPI实现都允许所有进程执行printf和fprintf，但是MPI的实现并不提供对这些I/O设备访问的自动调度。也就是说，如果多个进程试图写标准输出stdout，那么这些进程的输出顺序是无法预测的，甚至会发生一个进程的输出被另一个进程打断的情况。

梯形积分法MPI程序的第一个版本

test2.c

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <mpi.h>
#include "test02.h"

int main(void){
    int my_rank, comm_sz, n = 1024, local_n;
    double a = 0.0, b = 3.0, h, local_a, local_b;
    double local_int, total_int;
    int source;

    MPI_Init(NULL,NULL);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz);

    h = (b-a)/n;
    local_n = n/comm_sz;

    local_a = a + my_rank*local_n*h;
    local_b = local_a + local_n*h;
    local_int = Trap(local_a, local_b, local_n, h);

    if(my_rank != 0){
        MPI_Send(&local_int, 1, MPI_DOUBLE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD);
    } else {
        total_int = local_int;
        for(source=1; source<comm_sz; source++){
            MPI_Recv(&local_int, 1, MPI_DOUBLE, source, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
            total_int += local_int;
        }
    }

    if(my_rank == 0){
        printf("With n = %d trapezoids, our estimate\n", n);
        printf("of the integral from %f to %f = %.15e\n", a, b, total_int);
    }
    MPI_Finalize();
    return 0;
}

test2.h（为了便于验证，设置函数     “ f(x) = x ”   ）

//
// Created by root123 on 10/14/21.
//

#ifndef FIRST_TEST02_H
#define FIRST_TEST02_H

double f(double x){
    double temp = x;
    return temp;
}

double Trap(double left_endpt, double right_endpt, int trap_count, double base_len){
    double estimate, x;
    int i;

    estimate = (f(left_endpt) + f(right_endpt))/2;
    for(i=1; i<=trap_count-1; i++){
        x = left_endpt + i*base_len;
        estimate += f(x);
    }
    estimate = estimate*base_len;

    return estimate;
}

#endif //FIRST_TEST02_H

运行结果

f(x) = x在区间[0, 3]之间的面积为4.5，与程序运行结果是一致的。

竞争输出

 运行下面的MPI程序，每个进程只是简单的打印一条消息。

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// Created by root123 on 10/14/21.
//

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

int main(void){
    int my_rank, comm_sz;

    MPI_Init(NULL,NULL);
    MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz);
    MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);

    printf("Proc %d of %d > Does anyone have a toothpick?\n", my_rank, comm_sz);

    MPI_Finalize();
    return 0;
}

当有6个进程运行程序时，输出行的顺序就不可预测了：

或者：

 这一现象产生的原因是MPI进程都在互相“竞争”，以取得对共享输出设备、标准输出stdout的访问。我们不可能预测进程的输出是以怎样的顺序排列。这种竞争会导致不正确性，即每次运行的实际输出可能会变化。

如果不希望进程的输出以随机顺序出现，那么我们就应该按自己的想法去修改代码。例如，让除了0号进程之外的其他进程向0号进程发送它的输出，然后让0号进程根据进程号的顺序打印输出结果。

输入

与输出不同，大部分的MPI实现只允许MPI_ COMM_ WORLD 中的0号进程访问标准输人stdin。这是有道理的：如果多个进程都能访问标准输人stdin，那么哪个进程应该得到输人数据的哪个部分呢? 0号进程应该得到第一个字符吗?

为了编写能够使用 scanf 的MPI程序，我们根据进程号来选取转移分支。0号进程负责读取数据，并将数据发送给其他进程。例如，在梯形积分法的并行程序中的Get_ input函数，0号进程只是简单地读取a、b和 n的值，并将这三个值发送给其他每个进程。

为了使用该函数，我们可以在主程序中简单地插入对该函数的调用。要注意的是，我们必须在初始化my_rank和comm_sz后，才能调用该函数:

. . .

MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &my_rank);
MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &comm_sz);

Get_data(my_rank, comm_sz, &a, &b, &n);

h = (b-a)/n;

. . . 

 一个用于读取用户输入的函数

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

void Get_input(int my_rank, int comm_sz, double* a_p, double* b_p, int* n_p){
    int dest;

    if(my_rank == 0){
        printf("Enter a, b and n\n");
        scanf("%f %f %d", a_p, b_p, n_p);
        for(dest=1; dest<comm_sz; dest++){
            MPI_Send(a_p, 1, MPI_DOUBLE, dest, 0, MPI_COMM_WORLD);
            MPI_Send(b_p, 1, MPI_DOUBLE, dest, 0, MPI_COMM_WORLD);
            MPI_Send(n_p, 1, MPI_INT, dest, 0, MPI_COMM_WORLD);
        }
    } else {
        MPI_Recv(a_p, 1, MPI_DOUBLE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
        MPI_Recv(b_p, 1, MPI_DOUBLE, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
        MPI_Recv(n_p, 1, MPI_INT, 0, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE);
    }
}