"#include \n#include \n#include <omp.h>\n\nusing namespace std;\n\nvoid bfs_parallel(int source, int num_threads, vector<vector>& graph) {\n int num_vertices = graph.size();\n\n vector visited(num_vertices, false);\n visited[source] = true;\n\n queue q;\n q.push(source);\n\n while (!q.empty()) {\n int curr_vertex = q.front();\n q.pop();\n\n #pragma omp parallel num_threads(num_threads)\n {\n #pragma omp for\n for (int i = 0; i < num_vertices; i++) {\n if (graph[curr_vertex][i] && !visited[i]) {\n #pragma omp critical\n {\n visited[i] = true;\n q.push(i);\n }\n }\n }\n }\n }\n}\n\nint main() {\n int num_vertices = 6;\n int num_threads = 4;\n vector<vector> graph(num_vertices, vector(num_vertices, 0));\n\n // 构造图\n graph[0][1] = 1;\n graph[0][2] = 1;\n graph[1][3] = 1;\n graph[2][4] = 1;\n graph[3][5] = 1;\n graph[4][5] = 1;\n\n bfs_parallel(0, num_threads, graph);\n\n return 0;\n}\n"该示例代码使用 OpenMP 的并行化来加速广度优先搜索算法。bfs_parallel 函数接受源顶点、线程数和图作为输入，并使用 OpenMP 的 parallel for 来并行地遍历顶点。在每个线程中，如果发现未访问过的邻接顶点，则使用 critical 保证线程安全地将其标记为已访问，并将其加入队列中。\n\n注意：在使用 OpenMP 并行化算法时，需要确保代码的正确性和线程安全性。在这个示例中，使用了 critical 指令来保证对共享数据的访问是互斥的，以避免数据竞争。
