我用openmp 的for循环调试了几个程序，发现了几个奇怪的问题。
1、第一次测试
int i;
用#pragma omp parallel for
for(i = 0; i < 240000; i++)
{
Gray[i] = (Image[3 * i + 2] * 76 + Image[3 * i + 1] * 150 + Image[3 * i] * 30) >> 8;
}
Gray[]是自己定义的一个数组，Image[]也是自己定义的一个数组，作用就是把彩色图像转成灰度图（简单的看成数组间赋值即可），
这时候多核（8个核）效率比单核效率的提高了3倍多，
2、第二次测试，为了更简单在for循环内部直接给数组赋值
int i；
#pragma omp parallel for
for(i = 0; i < 10000; i++)
{
Gray[i] = 0；
}
这时候多核的效率反而比单核效率低了很多倍，加上private share等参数效果一样（效率都比单核低得多）
请问为什么会出现这种情况，试了很多次。发现在for循环内部不同的代码，有时多核效率高，有时单核效率高，请问大家怎么回事？难道openmp应用有限制
另外用schedule(static)时候，函数可以正确执行，但是在schedule(guided) schedule(dynamic) schedule(runtime)运行结果都出错，请问任务分配方式难道会对结果有影响。
