void deryabin_m_cannons_algorithm_mpi::CannonsAlgo...

Ниже приведён пример того, как можно логически разбить исходную функцию на две:

1. Копирование локальных блоков для корневого процесса (тот блок, который остаётся у процесса с rank=0).
2. Отправка оставшихся блоков другим процессам.

cpp
void deryabin_m_cannons_algorithm_mpi::CannonsAlgorithmMPITaskParallel::DistributeDataIfRoot()
{
    // Сначала копируем блоки матриц A и B для "корневого" процесса
    CopyLocalBlocksForRoot();
    
    // Затем рассылаем оставшиеся блоки другим процессам
    SendBlocksToOtherProcesses();
}

// 1. Копируем ту часть A и B, которая принадлежит корневому процессу
void deryabin_m_cannons_algorithm_mpi::CannonsAlgorithmMPITaskParallel::CopyLocalBlocksForRoot()
{
    for (unsigned short k = 0; k < block_dimension_; ++k) {
        // Копируем часть из A
        std::copy(
            input_matrix_A_.data() + (k * dimension_),
            input_matrix_A_.data() + (k * dimension_) + block_dimension_,
            local_input_matrix_A_.begin() + (k * block_dimension_)
        );
        // Копируем часть из B
        std::copy(
            input_matrix_B_.data() + (k * dimension_),
            input_matrix_B_.data() + (k * dimension_) + block_dimension_,
            local_input_matrix_B_.begin() + (k * block_dimension_)
        );
    }
}

// 2. Рассылаем остальные блоки другим процессам
void deryabin_m_cannons_algorithm_mpi::CannonsAlgorithmMPITaskParallel::SendBlocksToOtherProcesses()
{
    for (unsigned short i = 0; i < block_rows_columns_; ++i) {
        for (unsigned short j = 0; j < block_rows_columns_; ++j) {
            // Пропускаем (0,0), так как этот блок уже "скопирован" корневому процессу
            if (i == 0 && j == 0) {
                continue;
            }

            for (unsigned short k = 0; k < block_dimension_; ++k) {
                int destination_proc = (i * block_rows_columns_) + j;
                
                // Отправка соответствующей части A
                if (i == 0) {
                    world_.send(
                        destination_proc,
                        0,
                        input_matrix_A_.data() + ((i * block_dimension_ + k) * dimension_) + (j * block_dimension_),
                        block_dimension_
                    );
                } else {
                    if (static_cast<int>((i * block_rows_columns_) + j - i) 
                        < static_cast<int>(i * block_rows_columns_)) 
                    {
                        world_.send(
                            destination_proc + block_rows_columns_ - i,
                            0,
                            input_matrix_A_.data() + ((i * block_dimension_ + k) * dimension_) + (j * block_dimension_),
                            block_dimension_
                        );
                    } else {
                        world_.send(
                            destination_proc - i,
                            0,
                            input_matrix_A_.data() + ((i * block_dimension_ + k) * dimension_) + (j * block_dimension_),
                            block_dimension_
                        );
                    }
                }

                // Отправка соответствующей части B
                if (j == 0) {
                    world_.send(
                        destination_proc,
                        1,
                        input_matrix_B_.data() + ((i * block_dimension_ + k) * dimension_) + (j * block_dimension_),
                        block_dimension_
                    );
                } else {
                    if ((static_cast<int>((i - j) * block_rows_columns_) + j) < 0) {
                        world_.send(
                            ((i + block_rows_columns_ - j) * block_rows_columns_) + j,
                            1,
                            input_matrix_B_.data() + ((i * block_dimension_ + k) * dimension_) + (j * block_dimension_),
                            block_dimension_
                        );
                    } else {
                        world_.send(
                            ((i - j) * block_rows_columns_) + j,
                            1,
                            input_matrix_B_.data() + (((i * block_dimension_) + k) * dimension_) 
                                + (j * block_dimension_),
                            block_dimension_
                        );
                    }
                }
            }
        }
    }
}

Краткие пояснения

1. CopyLocalBlocksForRoot: Эта функция копирует фрагменты матриц A и B, которые принадлежат блоку $(0,0)$, то есть корневому процессу (обычно rank = 0).
2. SendBlocksToOtherProcesses: Здесь происходит отправка соответствующих блоков остальным процессам.
   • Мы идём по всем блокам $(i, j)$.
   • Блок $(0,0)$ мы пропускаем, так как он уже локально скопирован (см. первый шаг).
   • Для каждого блока вычисляем destination_proc.
   • Выбираем нужный срез данных из A и B и отправляем его через world_.send().

Таким образом, логика распределения разбивается на две основные части и становится более наглядной и поддерживаемой.