多种排序的并行算法(具体)
并行算法设计
并行算法设计一、引言并行算法是指在多核处理器或分布式系统上同时执行多个子任务，以提高计算效率和处理速度的一种计算模式。
随着计算机硬件技术的不断发展，越来越多的问题需要借助并行算法来解决。
本文将介绍并行算法的设计原则和常见的设计模式，以及在实际应用中的一些注意事项。
二、并行算法设计原则1. 任务划分原则：并行算法的基础是将原本串行执行的任务划分成多个独立的子任务，并通过适当的调度算法分配给不同的处理器进行并行执行。
任务划分应尽量保持任务的独立性，避免数据依赖关系过多，以提高并行度和性能。
2. 数据分布原则：在设计并行算法时，应根据不同任务的计算量和数据量合理规划数据分布方式。
对于计算密集型任务，可以将数据均匀划分给多个处理器；对于数据密集型任务，可以采用数据分布策略来平衡负载和减少数据通信的开销。
3. 通信和同步原则：并行算法中，处理器间的通信和同步操作是必不可少的。
在设计并行算法时，应考虑如何减少通信和同步的开销，以提高整体的算法性能。
可以通过减少数据传输量、合理设置同步点等方式来优化并行算法的通信和同步操作。
4. 任务调度原则：任务调度是指将多个子任务合理地分配给不同的处理器进行执行的过程。
合理的任务调度策略可以提高并行算法的负载均衡性和吞吐量，并减少处理器间的竞争情况。
在设计并行算法时，应考虑任务划分和任务调度的关系，选择合适的调度策略来优化算法性能。
三、并行算法设计模式1. 分治法：分治法是指将一个大问题分解成多个相互独立的小问题，并通过递归的方式将小问题的解合并成大问题的解。
在设计并行算法时，可以将原问题划分成多个子问题，分配给不同的处理器并行解决，最后将子问题的解合并得到最终结果。
2. 数据并行：数据并行是指将数据划分成多个子集，分配给不同的处理器并行处理。
对于同一类操作，各处理器可以独立计算自己所负责的数据子集，最后将各处理器计算得到的结果合并得到最终结果。
3. 流水线：流水线是指将一个任务划分成多个子任务，并通过不同的处理器按照一定的顺序依次执行。
基于fpga的多路并行归并排序系统的制作方法
一、概述随着数字技术的不断发展和普及，信息处理的需求日益增长。
对于大规模数据的排序、搜索和处理，传统的软件算法往往效率低下。
而基于FPGA（Field Programmable Gate Array）的并行计算系统，具有高效、灵活、低功耗等优势，成为解决大规模数据处理问题的重要途径。
本文将重点介绍基于FPGA的多路并行归并排序系统的制作方法。
二、多路并行归并排序系统原理介绍1. 多路归并排序多路归并排序是一种高效的排序算法，可以将大规模数据分割为多个子序列进行排序，然后合并排序结果。
传统的多路归并排序算法通常采用串行方式进行，效率较低。
2. 并行计算系统原理FPGA是一种灵活可编程的硬件评台，可以根据需要配置内部逻辑和连接，实现并行计算任务。
基于FPGA的并行计算系统可以充分利用硬件评台的并行计算能力，提高算法的执行效率。
3. 基于FPGA的多路并行归并排序系统基于FPGA的多路并行归并排序系统将多路归并排序算法与并行计算系统相结合，利用FPGA的并行计算能力，将数据分割为多个子序列进行排序，并行地进行归并操作，从而提高排序效率。
三、多路并行归并排序系统的制作方法1. 硬件设计（1）确定并行计算单元数量根据待排序数据规模和FPGA硬件资源，确定多路并行归并排序系统的并行计算单元数量。
通常采用并行计算单元数量与FPGA硬件核心数相匹配的原则。
（2）设计并行计算模块将多路归并排序算法划分为多个并行计算模块，并设计每个模块的输入输出接口、控制逻辑和数据路径。
在硬件设计中，需要充分考虑并行计算模块之间的数据通路和同步控制。
2. 软件编程（1）并行计算模块的逻辑设计对每个并行计算模块进行逻辑设计，利用HDL（硬件描述语言）进行逻辑表达，并进行仿真验证和时序优化。
（2）并行计算模块的功能实现根据多路归并排序算法的具体要求，实现并行计算模块的排序、合并操作功能，保证数据处理的正确性和执行效率。
3. 系统集成（1）硬件系统集成将设计好的并行计算模块进行综合、布局和布线，生成FPGA可执行的硬件逻辑文件。
并行排序与搜索算法
▪ 基于分布式内存的并行归并排序
1.将待排序数据划分为多个子序列，并将每个子序列分配给一 个计算节点进行处理，可以实现分布式并行排序。 2.计算节点之间需要通过网络通信等技术进行数据传输和同步 ，保证排序的正确性和效率。 3.针对不同的分布式系统和应用程序场景，需要优化计算节点 的调度和数据传输策略。
1.根据并行化的方式不同，归并排序并行化方法可分为基于共 享内存和基于分布式内存的两类。 2.基于共享内存的并行归并排序主要采用多线程或GPU加速等 技术。 3.基于分布式内存的并行归并排序则利用分布式系统的资源进 行并行排序。
归并排序并行化方法
▪ 基于共享内存的并行归并排序
1.通过将待排序数据划分为多个子序列，并将每个子序列分配 给一个线程或GPU进行处理，可以实现并行排序。 2.线程或GPU之间需要通过同步和通信等机制保证排序的正确 性和效率。 3.针对不同的硬件平台和应用程序场景，需要优化线程或GPU 的调度和分配策略。
并行排序与搜索算法
MapReduce模型下的搜索算法
MapReduce模型下的搜索算法
MapReduce模型下的搜索算法概述
1.MapReduce模型的基本原理。2.搜索算法在MapReduce模型下的应用。3.并行化搜索算法的优 势。 MapReduce模型下的搜索算法是基于MapReduce计算模型的一种并行化搜索算法。它通过将大 规模数据集划分为多个小数据块，并在多个计算节点上进行并行处理，可以大大提高搜索效率。该 算法可以广泛应用于搜索引擎、数据挖掘、机器学习等领域。
MapReduce模型下的搜索算法总结与展望
1.总结MapReduce模型下的搜索算法的优势和不足。2.展望MapReduce模型下的搜索算法的未来 发展前景和应用领域。 MapReduce模型下的搜索算法具有并行化、高效性、可扩展性等优点，但也存在一些不足之处， 如数据划分策略的影响、计算节点的负载均衡问题等。随着技术的不断发展，MapReduce模型下 的搜索算法将有更广阔的发展前景和应用领域。
并行计算的原理和并行算法优化
并行计算的原理和并行算法优化随着硬件技术的快速进步，越来越多的计算机系统采用并行计算方式，从而获得更高的计算效能。
并行计算在许多领域都有应用，例如科学计算、图像处理、语音识别、机器学习等。
本文将介绍并行计算的原理和并行算法优化。
一、并行计算的原理并行计算是指同一时刻有多个计算任务同时进行的计算方式。
在主流多核处理器架构中，每个核心都可以独立地执行指令，这使得并行计算变得容易。
并行计算的优点是可以大幅度提高计算效率和速度。
同时，由于计算任务被分解成许多小任务，每个任务的数据量进一步减小，从而使计算变得更加高效。
并行计算的实现需要满足以下条件：1、任务可拆分性：计算任务必须被分解成多个相对独立的子任务，每个子任务可以分配给不同的计算单元。
2、任务间并行性：任务必须是可以同时执行的，这意味着任务之间的数据和控制流必须满足并行计算的条件。
3、数据分布性：任务执行所需的数据必须被存储在能够被多个计算单元访问的地方。
并行计算可以通过多种方式实现，其中最常见的是并行执行和并行数据处理。
在并行执行中，计算任务被分配给多个计算单元，每个计算单元独立地执行一个子任务。
在并行数据处理中，数据被分解成多个块，每个块可以被不同的处理单元处理。
二、并行算法优化并行算法是一个并行计算任务的实现方式。
通常情况下，一个并行计算任务由多个计算步骤组成，每个步骤可以使用不同的并行算法来实现。
合理选择并行算法可以显著提高计算效率和速度。
并行算法的优化可以从以下几个方面入手：1、负载均衡性：对于一个并行任务，每个计算单元的工作量应该尽量相等，也就是说，应尽可能减小负载不均衡的影响。
实现负载均衡的方法包括任务分配器的设计和动态负载均衡技术的应用。
2、通信代价：并行计算中，大量的数据要在不同计算单元之间传输，因此通信代价成为影响计算效率的一个重要因素。
为了减小通信代价，可以尝试数据压缩、本地数据重用和通信次数最小化等方法。
3、局部性和并行性：并行计算涉及大量的数据访问，如果数据被存储在不能被多个计算单元访问的地方，则会影响并行计算的效能。
串行和并行算法
串行和并行算法引言在计算机科学中，算法是指解决问题的一系列步骤或规则。
在计算机程序中，算法起着至关重要的作用。
根据计算机程序运行时指令的执行顺序，算法可以分为串行算法和并行算法。
本文将深入探讨串行和并行算法的概念、特点以及应用领域。
串行算法串行算法是指在计算机程序中所有指令按照顺序依次执行的算法。
在串行算法中，计算机程序只使用一个处理器核心来执行所有的指令。
串行算法是最基本的算法类型，也是最常见的算法类型之一。
特点1.顺序执行：串行算法的特点是指令按照严格的顺序依次执行，每个指令的执行都依赖于前一个指令的执行结果。
2.单核心：串行算法只使用一个处理器核心，不能利用多核心并行计算的优势。
应用串行算法广泛应用于各行各业，如文本处理、图像处理、数值计算等。
其中一些问题由于其本质的顺序性质，只能用串行算法来解决，例如排序算法中的冒泡排序就是经典的串行算法。
并行算法并行算法是指在计算机程序中，多个指令可以同时执行的算法，通过利用多个处理器核心的计算能力，实现指令的并行执行。
特点1.并行执行：并行算法的特点是指令可以同时执行，不需要等待前一个指令的执行结果。
2.多核心：并行算法使用多个处理器核心来执行指令，充分利用了多核技术的优势。
应用并行算法广泛应用于需要大量计算的领域，如科学计算、人工智能、数据挖掘等。
在这些领域中，数据量庞大，串行算法往往无法满足实时计算的需求，而并行算法可以通过利用多核并行计算来加速计算过程，提高计算效率。
串行算法与并行算法的区别与联系串行算法和并行算法在指令执行的顺序和处理器核心的使用上存在明显的区别。
串行算法按照指令的顺序执行，只使用一个处理器核心，而并行算法可以同时执行多条指令，使用多个处理器核心。
两者存在联系的地方在于，并行算法可以通过将串行算法中的一部分指令并行执行，来提高程序的执行效率。
例如，在冒泡排序算法中，可以将排序过程分为多个子任务，每个子任务可以在不同的处理器核心上并行执行，加快排序速度。
串行和并行算法
串行和并行算法
《串行和并行算法》
一、串行算法
1、什么是串行算法
串行算法是一种简单的解决问题的方法，它采用单个处理器来完成任务，按照程序指定顺序执行每一步，由此解决问题。
串行算法不需要并行运算，可以节约系统的资源，如不需要多台处理器，比如，当解决一个复杂的问题时，可以将该问题分解成若干个简单的子问题，经过按照程序顺序一步一步计算，最终求得解决方案。
2、串行算法的特点
（1）易于编程：串行算法是一种简单的算法，只需要设计一个
计算过程，按照程序设定的顺序来执行，不需要考虑多处理器之间的协调，在编程时会比较容易写出准确的程序。
（2）无需编写同步代码：串行算法是在单处理器上完成的，无
需考虑多处理器之间的同步，也不需要编写任何同步代码。
（3）提供较高的存储带宽：串行算法只使用一个处理器，不需
要为多个处理器之间分配存储，因此可以提供比较高的存储带宽，可以更加有效地使用系统资源。
二、并行算法
1、什么是并行算法
并行算法是指在多个处理器上同时执行的算法，它通常比串行算法更快，因为它充分利用了多处理器的计算能力来解决问题。
2、并行算法的特点
（1）提高计算性能：由于采用多个处理器进行计算，因此可以大大提高计算性能，多个处理器可以同时进行计算，节约时间。
（2）需要编写同步代码：多处理器之间需要进行协调，因此需要编写特殊的同步代码，以保证多处理器之间可以正确的协调，以求得最优效能。
（3）提供较少的存储带宽：为了提供多处理器之间的协调，需要分配较多的存储，以提供比较大的存储带宽，以便多处理器可以有效地使用系统资源。
并行计算的分类
并行计算的分类随着计算机技术的不断发展，计算能力和算法的复杂程度也得到了大幅提升，但是在某些场景下，单个计算机的计算能力和运行速度已经无法满足需求。
并行计算应运而生，可以利用多个计算机或者处理器同时进行计算任务，进而提高计算速度和效率。
并行计算的分类可以从不同角度进行区分，下面是常见的并行计算分类。
1.按照并行度分类并行度是指在并行计算中，可同时执行的任务数目。
根据并行度的不同，可以将并行计算分为以下几类。
（1）任务并行：任务并行是指将大的计算任务分为多个小的子任务，然后将子任务分配给多个处理器进行同时计算。
这种并行化策略可以极大地提高计算速度和效率。
例如，在图像处理中，可以将一幅图像分成多个子区域，然后交给多个处理器并行计算。
（2）数据并行：数据并行是指将大的数据集分为多份，然后将数据分配给多个处理器进行计算。
例如，在机器学习中，可以将数据集分为多份，然后交给多个处理器进行同时训练。
（3）管道并行：管道并行是指将多个处理器按照流水线方式进行组合，每个处理器负责一道计算工序，然后将结果传递给下一个处理器。
例如，在视频处理中，可以将视频编码器和解码器按照流水线方式进行组合，提高视频处理的效率。
（4）混合并行：混合并行是指以上所述所有并行化方式的混合使用。
2.按照计算资源分类根据计算资源的不同，可以将并行计算分为以下几类。
（1）集中式并行计算：集中式并行计算是指将多个处理器或者计算机集中在一个计算中心进行协同工作，以完成一些大规模计算任务。
例如，在云计算中，可以将多个计算机集成在同一数据中心，来实现大规模的计算任务。
（2）分散式并行计算：分散式并行计算通常是通过网络进行协同工作，各个计算机或者处理器之间互相通讯，协同完成计算任务。
例如，在分布式系统中，每个计算机负责执行一部分计算任务，并将结果传递给其他计算机进行处理。
3.按照工作量分配策略分类根据工作量分配策略的不同，可以将并行计算分为以下几类。
（1）静态数据分配：静态数据分配是指将数据集按照静态的方法分配给各个处理器进行计算。
并行计算的算法
并行计算的算法随着计算机技术的不断发展，计算机处理能力不断提升，计算机科学家们便开始思考如何更好地利用计算机的性能。
并行计算便是一种解决方案，能够在多个处理器间同时完成任务，从而提高系统的效率。
在实际应用中，许多问题都需要进行高效的并行计算，因此一些优秀的并行算法也应运而生。
本文将介绍一些常见的并行算法，包括并行排序、并行搜索、并行图像处理等。
一、并行排序算法排序是计算机科学中最基础的算法之一，实现排序算法的方式很多。
在大数据量的情况下，串行排序算法会带来很大的时间开销，因此需要并行排序算法来提高效率。
经典的并行排序算法有PQsort、Sample sort、Quick sort等，其中PQsort的性能较为出色。
其思想是将序列切分成若干个小块，通过多个处理器并行排序，最终将小块合并成有序序列。
二、并行搜索算法并行搜索在分布式计算等领域有着广泛的应用。
相比于串行搜索算法，其可以更快地寻找目标，同时可用于搜索更大的数据集。
并行搜索算法的核心思想是通过利用多个处理器同时搜索目标，以达到更快速响应和更准确的结果。
典型的并行搜索算法有OpenMP深度优先算法等。
三、并行图像处理算法图像处理是计算机视觉中一个重要的领域。
在图像处理中，经常需要处理大量的数据，因此并行算法应用也相当广泛。
并行图像处理算法可以通过同时操作多个独立的图像像素，提高处理速度。
典型的并行图像处理算法有OpenMPI空间滤波算法、CUDA GPU加速算法等。
总结本文介绍了并行计算的算法，包括并行排序算法、并行搜索算法和并行图像处理算法。
这些算法在高效处理大规模数据、更快速地响应、提高处理性能上发挥了重要作用。
随着计算机性能的不断提高，更多的并行算法将不断被开发和优化，为各个领域的计算机应用提供有效的支持。
并行算法简介
并行算法研究
一，并行计算的简介
并行算法就是用多台处理机联合求解问题的方法和步骤,其执行过程是将给定的问题首先分解成若干个尽量相互独立的子问题,然后使用多台计算机同时求解它,从而最终求得原问题的解。
并行算法的设计，分析和正确性比起相应的串行算法来要困难得多。
对于串行算法，衡量并行算法复杂度的主要标准除了是运行时间和所占用的空间，还要考虑其他资源的开销。
（1）处理器数
某些个别问题是固有串行的，不能使用并行算法，此时处理器的多少对问题的解决无意义。
大多数问题可以并行化解决，此时使用的处理器越多（在某个界限内），算法就越快。
而这个界限就需要我们研究探讨。
（2）处理器间的通信（处理器数目一定）
①处理器的距离
②处理问题同步
二，并行计算的模型
算法运行时间为(,)
T n p,其中n是输入的大小，p是处理器的数目。
比率()(,1)(,)
=被称为算法的加速比。
当()
S p T n T n p
=时并行算法是
S p p
最有效的，因为在这种情况下，算法获得了完美的加速比。
(,1)
T n的值应取自众所周知的串行算法。
处理器利用率的一个重要度量是并行算法的效率，定义为
()
(,1)
(,)(,)S p T n E n p p pT n p ==。
如果(,)1E n p =.，则在算法执行过程中所有处理器完成的工作量的总和等于串行算法所需要的工作量，在这种情况下算法取得了最优的处理器使用效果。
获得最优效率的机会是很小的，我们的目标是使效率最大化。
并行计算基础知识
并行计算基础知识在计算机科学领域中，随着计算需求的增加和任务的复杂化，人们开始寻找更高效的计算方式。
并行计算作为一种重要的计算模式，在多个处理单元同时进行计算操作，大大提高了计算速度和效率。
本文将介绍并行计算的基础知识，包括并行计算的定义、分类、应用领域以及相关技术等。
一、并行计算的定义和分类并行计算是指通过将一个计算问题划分为多个子问题，并在多个处理单元上同时进行计算操作，从而加快计算速度的一种计算方式。
与之相对的是串行计算，即按照顺序逐一执行计算任务的方式。
根据并行计算的规模和任务划分方式，可以将并行计算分为以下三种分类：1. 指令级并行计算：该种并行计算方式主要是对计算机中的单个指令进行并行处理，即同时执行多个指令操作。
它通过优化处理器的执行流水线、指令突发处理等技术实现加速。
2. 数据级并行计算：该种并行计算方式主要是对大规模的数据集进行划分，将数据分配给多个处理单元同时进行计算操作，最终将各个处理结果进行合并得到最终结果。
这种方式主要用于解决一些数据密集型的计算问题，如图像处理、数据挖掘等。
3. 任务级并行计算：该种并行计算方式是将一个复杂的计算任务划分为多个子任务，并将不同的子任务分配给不同的处理单元进行计算。
各个处理单元之间通过通信来交换计算结果或者协同工作，最终得到整体的计算结果。
这种方式主要用于解决一些计算复杂度高、任务独立的问题，如天气预报、分布式数据库查询等。
二、并行计算的应用领域并行计算广泛应用于各个领域，尤其是那些需要大规模计算和高性能计算的领域。
以下是几个常见的应用领域：1. 科学计算：并行计算在科学计算领域发挥着重要作用，能够加速复杂的数值计算和模拟实验，例如天气预报、地震模拟、宇宙学研究等。
2. 人工智能：并行计算可以加速机器学习、神经网络训练等人工智能任务，提高算法的训练效率和模型的准确性。
3. 数据分析：对于大规模数据的处理和分析，通过并行计算可以提高数据处理的速度和效率，如数据挖掘、图像处理、自然语言处理等。
大数据处理中的并行计算方法
大数据处理中的并行计算方法随着互联网和信息技术的快速发展，大数据已经成为当代社会中不可忽视的重要资源。
然而，大数据的处理和分析面临着巨大的挑战，主要体现在数据量庞大、复杂度高以及处理速度要求快等方面。
为了应对这些挑战，大数据处理中的并行计算方法被广泛应用。
并行计算是指将一个大任务分解为多个小任务，并在多台计算机上同时进行计算，以提高整体计算效率的一种计算方式。
在大数据处理中，采用并行计算方法可以有效地利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度和效率。
在大数据处理中应用广泛的并行计算方法有以下几种：1. 数据分片并行：这种方法将原始数据分为多个小于单台计算机内存容量的数据块，每个数据块由一个独立的计算节点处理。
数据分片并行可以在短时间内处理大量数据，并且计算过程中不存在数据依赖关系，可以实现高度并行计算。
2. 数据流并行：数据流并行是将数据按照特定的规则拆分成多个数据流，并通过多个计算节点对数据流进行并行处理。
每个节点负责处理一个或多个数据流，可以同时进行计算和处理不同的数据。
数据流并行可以提高计算效率，降低计算时间。
3. 任务并行：任务并行是将整个数据处理任务拆分为多个子任务，并由不同的计算节点同时执行。
每个子任务可以独立进行计算，并将结果合并以得到最终的处理结果。
任务并行可以充分利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度。
4. 模型并行：这种方法主要适用于复杂的大数据处理任务，通过将大型模型分解为多个小模型，并在不同的计算节点上并行运算，最后将结果进行整合得到最终的处理结果。
模型并行可以充分利用多台计算机的计算资源，加速模型的训练和推理过程。
5. 任务流并行：任务流并行是将一个大型数据处理任务划分为多个阶段，并在不同的计算节点上并行执行。
每个阶段可以独立进行计算，通过将阶段之间的数据传递和协调进行任务流的并行计算。
任务流并行可以提高数据处理的效率，并减少数据处理过程中的等待时间。
总的来说，大数据处理中的并行计算方法可以通过充分利用多台计算机的计算能力，加速数据处理的速度和效率。
并行计算算法设计与分析
并行计算算法设计与分析一、引言在现代计算机系统中，并行计算已经成为一种重要的技术手段。
并行计算算法的设计与分析是研究并行计算的核心内容之一。
本文将详细介绍并行计算算法的设计与分析方法，并讨论其在实际应用中的意义与挑战。
二、并行计算算法的分类1. 数据并行算法数据并行算法采用将计算任务分割为多个子任务，每个子任务在不同的处理单元上并行执行的方式。
典型的数据并行算法包括矩阵乘法算法、并行排序算法等。
2. 任务并行算法任务并行算法是将计算任务分解为多个相互独立的子任务，并行执行的方式。
各个子任务之间没有数据依赖关系，可以同时进行计算。
典型的任务并行算法包括并行搜索算法、并行图算法等。
3. 流水线并行算法流水线并行算法是将计算任务分解为多个阶段，不同处理单元在不同阶段上并行执行，通过流水线的方式提高计算效率。
典型的流水线并行算法包括多级缓存机制的并行计算算法、指令级并行计算算法等。
三、并行计算算法的设计方法1. 并行分解并行分解是指将原始的计算任务分解为多个子任务的过程。
在并行分解过程中，需要考虑任务的划分方式、任务之间的依赖关系以及负载均衡等问题。
2. 并行通信并行通信是指多个处理单元之间的信息传递与同步。
在并行计算算法的设计中，合理的并行通信方式能够提高计算效率。
常用的并行通信方式包括消息传递接口MPI、共享内存等。
3. 并行合并并行合并是指将多个子任务的计算结果合并为最终的结果的过程。
在并行合并过程中，需要考虑合并方式以及结果的正确性验证等问题。
四、并行计算算法的分析方法1. 速度up与加速比速度up表示并行计算与串行计算相比的计算速度提升程度。
加速比表示并行计算中处理单元数量增加时，计算速度相对于串行计算的提升比例。
通过对速度up与加速比的分析，可以评估并行算法的性能优劣。
2. 并行性的度量与评估并行性是指并行计算中各个子任务可以同时进行的程度。
通过对并行性的度量与评估，可以确定并行计算算法的最佳并行度。
多媒体数据处理的高效并行算法
多媒体数据处理的高效并行算法随着科技的迅猛发展和互联网的普及，多媒体数据（包括图像、音频和视频等）的处理需求日益增长。
传统的串行算法已经无法满足这种大规模数据处理的要求，因此，高效并行算法在多媒体数据处理中变得至关重要。
本文将探讨多媒体数据处理的高效并行算法，并介绍一些常见的方法和技术。
在多媒体数据处理中，最常见且重要的任务之一是图像处理。
图像处理的目标是对图像进行一系列的操作，如图像增强、图像分割和图像识别等。
这些操作通常需要在大量的像素上进行计算，因此需要高效的并行算法来提高处理效率。
在图像处理中，一种常用的并行算法是分块并行算法。
该算法将图像分成多个块，然后并行处理每个块。
这样可以利用多个处理单元同时处理不同的图像块，从而提高处理速度。
另外，还有一些基于GPU的并行算法被广泛应用于图像处理中。
由于GPU具有大量的计算核心和高带宽的内存访问能力，可以显著加速图像处理任务。
除了图像处理，音频处理也是多媒体数据处理中的重要任务之一。
音频处理的目标是对音频信号进行滤波、降噪和分析等操作。
与图像处理类似，音频处理也需要处理大量的采样点数据，因此需要高效的并行算法。
在音频处理中，一种常用的并行算法是基于离散傅立叶变换（DFT）的算法。
DFT 将音频信号变换到频域，可以方便地对音频信号进行滤波和分析。
并行的DFT算法通过将音频数据划分成多个子序列，然后并行计算每个子序列的DFT，从而提高处理速度。
此外，像双通道音频处理这样的任务，也可以通过并行处理每个通道来加速处理过程。
视频处理是多媒体数据处理中最复杂的任务之一。
视频处理涉及到对视频帧的采集、压缩、特征提取和视频编码等操作。
由于视频数据量大且处理速度要求高，高效的并行算法对视频处理尤为重要。
在视频压缩和编码中，一种常见的并行算法是基于并行哈夫曼编码的算法。
该算法将视频帧分成多个块，并行地对每个块进行压缩和编码。
这样可以利用多个处理单元同时处理不同的视频块，从而提高压缩和编码速度。
堆排序算法并行化的基本想
堆排序算法并行化的基本想法引言在计算机科学中，排序是一项基本操作，堆排序算法是一种高效的排序算法之一。
然而，随着计算机硬件的不断发展，越来越多的并行计算资源变得可用。
为了充分利用这些资源，人们开始研究如何将排序算法并行化，以提高排序的效率。
本文将探讨堆排序算法的并行化方法及其基本思想。
堆排序算法简介堆排序算法是一种基于数据结构“堆”的排序算法。
它的基本思想是将待排序的序列构建成一个最大堆（或最小堆），然后不断地将堆顶元素（最大或最小元素）与堆底元素交换，并调整堆，使得剩余元素重新构建成一个堆。
重复这个过程，直到所有元素都被排序完成。
堆排序算法具有如下特点： - 时间复杂度为O(nlogn)，其中n是待排序序列的长度 - 空间复杂度为O(1) - 是一种不稳定的排序算法堆排序算法串行实现在开始讨论并行化的堆排序算法之前，我们首先了解一下串行实现的基本思路。
1. 创建最大堆给定一个待排序序列，首先需要将其构建成一个最大堆。
具体而言，调用Build-Max-Heap函数，它会从最后一个非叶子节点开始，依次将每个子树调整为最大堆。
2. 堆排序一旦构建了最大堆，堆顶元素即为最大值。
将堆顶元素与数组最后一个元素交换，并将堆的大小减1。
然后，调用Max-Heapify函数将剩余元素重新构建成一个最大堆。
重复这个过程，直到堆的大小为1，即所有元素都被排序完成。
堆排序算法并行化的基本想法堆排序算法的串行实现已经足够高效，但在处理大规模数据时，仍然可以进一步提高其性能。
为了实现并行化，我们可以利用多线程或并行处理器同时对多个子树进行排序。
1. 多线程并行化一种实现并行化的方法是利用多线程。
我们可以将整个待排序序列划分为若干子序列，每个子序列由一个线程来处理。
每个线程进行堆排序算法的串行实现，即构建最大堆和堆排序两个主要步骤。
随着每个线程的完成，我们可以将各个子序列的已排序部分进行合并，从而得到最终的有序序列。
2. 并行处理器并行化另一种实现并行化的方法是利用并行处理器，如GPU（图形处理器）或FPGA（现场可编程门阵列）。
掌握并行计算的基本原理与实现方法
掌握并行计算的基本原理与实现方法并行计算可以提高计算机的运算速度和处理能力，对于大规模的数据处理、科学计算、机器学习等领域具有重要的意义。
在并行计算中，任务被分成多个子任务，并且这些子任务可以同时进行计算，以提高整体计算的效率。
本文将介绍并行计算的基本原理和实现方法。
一、并行计算的基本原理在并行计算中，并行性是关键概念。
并行性指的是计算任务可以被划分为多个独立的子任务，并且这些子任务之间可以并行执行，从而达到提高计算效率的目的。
并行计算的基本原理包括任务划分、数据划分、通信和同步等。
1.任务划分：在并行计算中，任务被划分成多个独立的子任务，每个子任务对应一个计算单元进行计算。
任务划分通常是根据任务的特点和计算单元的性能来确定的。
例如，将一些相对独立的计算任务分配给多个计算节点，每个节点负责一部分计算，最后将计算结果进行合并。
2.数据划分：在并行计算中，数据也需要被划分成多个部分，每个计算单元只处理部分数据。
数据划分可以按照不同的方式进行，例如按行划分、按列划分或者按块划分等。
数据划分的目的是将数据均匀地分布到各个计算单元上，以实现数据的并行处理。
3.通信：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行通信，以共享数据或者协调计算。
通信的方式可以是消息传递、共享内存或者分布式文件系统等。
通信的效率对于并行计算的性能影响很大，因此需要合理选择通信方式，并设计高效的通信协议。
4.同步：在并行计算中，各个计算单元之间需要进行同步，以保证计算的正确性。
同步操作可以是阻塞式的，即等待其他计算单元完成后再继续执行，也可以是非阻塞式的，即继续执行其他任务而不等待。
同步操作需要根据具体的计算任务和计算单元来定制，以保证并行计算的正确性。
二、并行计算的实现方法根据并行计算的规模和硬件环境的不同，可以选择不同的并行计算实现方法。
常见的并行计算实现方法包括共享内存并行计算和分布式并行计算。
1.共享内存并行计算：共享内存并行计算是指多个计算单元共享同一块内存空间，在同一台计算机上进行并行计算。
数据分析解析大数据处理中的并行计算技术
数据分析解析大数据处理中的并行计算技术在当今信息爆炸的时代，大数据的处理变得越来越重要。
传统串行计算技术已经无法满足快速、高效处理海量数据的需求。
为了应对这一挑战，大数据领域发展出了一种强大的工具，那就是并行计算技术。
本文将对大数据处理中的并行计算技术进行解析和分析。
一、并行计算技术的基本概念并行计算技术是指将一个大任务划分为多个小任务，同时在多个处理单元上进行计算的技术。
通过并行计算，不仅可以提高计算速度，还能有效地提升数据处理能力。
常见的并行计算技术包括并行算法、并行计算框架和并行计算模型等。
1.1 并行算法并行算法是指能够在不同的处理单元上并发执行的算法。
通过将大数据划分为多个部分，分配到不同的计算单元进行处理，可以实现多个子问题并行计算，从而提高整体计算速度。
常见的并行算法包括数据并行算法、任务并行算法和管道并行算法等。
1.2 并行计算框架并行计算框架是指能够支持并行计算的基础软件平台。
它提供了应用程序开发所需的工具、接口和管理机制，使得程序员可以方便地编写并行程序。
常用的并行计算框架有Apache Hadoop、Apache Spark和MPI等。
1.3 并行计算模型并行计算模型是指对并行计算进行建模和描述的数学模型。
它描述了任务如何在处理单元上并行执行，以及处理单元之间如何进行数据交换和协调。
常见的并行计算模型有Fork-Join模型、MapReduce模型和Actor模型等。
二、并行计算在大数据处理中的应用并行计算技术在大数据处理中得到了广泛的应用。
它能够有效地帮助处理大规模的数据，提高数据分析的效率和准确性。
2.1 分布式数据处理并行计算技术可以将大规模的数据划分为多个小数据集，分配到不同的处理单元上进行计算。
这样，不仅可以减少单个处理单元的数据量，还能同时进行多个子任务的计算，从而提高数据处理的速度。
分布式计算框架如Hadoop和Spark等实现了这种并行处理的能力。
2.2 数据挖掘与机器学习大数据处理中的数据挖掘与机器学习算法通常需要耗费大量的计算资源和时间。
基于多线程的并行快速排序算法实现
基于多线程的并⾏快速排序算法实现基于多线程的并⾏快速排序算法实现1. 快速算法(Quick Sort)介绍快速排序(Quick Sort)是⼀种经典的排序算法，基于递归实现，由于其实现⽅式简单可靠、平均时间复杂度为O(nlogn) （最坏情况O(n^2)), 被⼴泛采⽤。
⼀个QuickSort算法实现如下（基于c++):class Sorter {public:template<typename IterType>static void quicksort(IterType first, IterType last){auto distance = std::distance(first, last); // #GGGif (distance < 2) {return;} else if (distance == 2 && (*first > *(first+1))) {std::swap(*first, *(first+1));} // #HHHHauto mid = partition(first, last); // #AAAquicksort(first, mid); // #BBBquicksort(mid+1, last); // #CCC}private:template<typename IterType>static IterType partition(IterType first, IterType last){// Always pick the last data as pivot, can be optimzed moreauto pivot = *(last-1);IterType it1 = first;IterType it2 = first;while (it2+1 != last) {if (*it2 <= pivot) {std::swap(*it1, *it2);it1++;}it2++;}std::swap(*it1, *(last-1));return it1;}};下⾯是利⽤上述排序算法对整数数组进⾏排序的⽰例。
多种排序的串行算法与并行算法的比较
沈阳理工大学研究生课程考试卷评分课程名称：并行程序设计姓名：万晓东专业：计算机系统结构年级： 2011考号： 2011193 授课或主讲教师签字：多种排序的串行算法与并行算法的比较摘要排序是数据处理中经常使用的一种重要运算，如何进行排序，特别是如何进行高效的排序，是计算机应用中的重要课题。
排序的对象一般是一组记录组成的文件，而记录则是由若干数据项组成，其中的一项可用来标志一个记录，称为关键字项，该数据项的值称为关键字。
所谓排序，就是要整理文件中的记录，使得它按关键字递增（或递减）的次序排列起来。
若给定的文件含有n个记录｛R1，R2，…，R n｝，它们的关键字分别为｛K1，K2，…，K n｝，要把这n个记录重新排列成为｛R i1，R i2，…，R in｝，使得｛K i1≥K i2≥…≥K in｝（或K i1≤K i2≤…≤K in｝）。
本文主要介绍了枚举排序、快速排序、PSRS排序算法以及它们的MPI编程实现。
关键词：枚举排序、快速排序、PSRS排序算法MPI编程Multiple sort of parallel algorithm with theserial algorithmAbstractSorting is data processing often use a kind of important operation, and how to implement the sorting, especially how to carry on the effective sorting, is an important issue in computer application. Sort of object is a set of general records of documents, and records is composed by several data item, one of these can be used to mark a record, known as the key word items, this item of data value is called the key word.The so-called sorting, is to be organizing the document records, make it according to the key words increase (or decrease) of sequence up. If a given file contains n record {R1, R2,... , Rn}, their key words were {K1, K2,... , Kn}, will give this n record rearrange become {Ri1, Ri2,... , Rin}, make {Ki1 Ki2 quartile quartile... Kin} quartile (or {than Ki2 Ki1 than... than Kin}).This paper introduces the enumeration, sort and quick sort, PSRS sort algorithm and their programming realize MPI.Key words：enumeration, sort and quick sort, PSRS sort algorithm and realize MPI.并行算法是一门还没有发展成熟的学科，虽然人们已经总结出了相当多的经验，但是远远不及串行算法那样丰富。
这篇文章讲的很好,三十分钟理解：双调排序bitonic sort,适合并行计算的排序算法
双调排序（Bitonic Sort）是一种高效的排序算法，它可以在O(n log n)的时间复杂度下完成排序任务。
双调排序是一种基于比较的排序算法，其核心思想是利用二进制的特性，将待排序的元素按照一定的顺序排列，然后通过一系列的交换操作，将元素按照升序或降序排列。
双调排序适合并行计算的原因在于，它的操作可以分解为多个独立的子任务，这些子任务可以并行处理。
具体来说，双调排序可以分为以下几个步骤：预处理：将待排序的元素按照大小进行排序，形成一个二进制的bitonic序列。
合并：将预处理后的bitonic序列合并成一个有序序列。
这个步骤中，可以将bitonic序列分成若干个较小的子序列，每个子序列独立进行合并操作，然后将结果再合并成一个有序序列。
交换：根据需要，将有序序列中的元素进行升序或降序排列。
双调排序的并行计算方式可以通过将待排序元素分成若干个子集，然后在每个子集上独立进行双调排序。
再将每个子集的有序结果合并起来，得到最终的有序序列。
这种方式可以利用多核处理器或多线程处理器并行计算的能力，进一步提高排序的效率。
总的来说，双调排序是一种适合并行计算的排序算法，它具有高效、稳定的性能，可以在大规模数据集上发挥出优秀的性能。
并行奇偶排序的原理
并行奇偶排序的原理
并行奇偶排序是一种并行排序算法，它利用多个处理器同时进行排序操作，通过一系列的比较和交换操作将无序的元素逐步排序。
下面是并行奇偶排序的原理：
1. 偶数位和奇数位比较：将待排序的元素分为奇数位和偶数位两组，分别进行比较，并交换不符合排序顺序的元素。
2. 合并两组元素：将奇数位和偶数位分别合并，得到一个新的序列。
3. 重复步骤1和步骤2：重复执行步骤1和步骤2，直到序列中的元素有序为止。
4. 并行执行：并行奇偶排序可以同时对多个元素进行比较和交换操作，利用多个处理器的并行计算能力，加快排序速度。
并行奇偶排序算法的核心思想是通过交替比较和交换元素，将无序的元素逐步移动到正确的位置，从而实现排序。
这种算法适用于具有多个处理器的并行计算环境，可以充分利用并行计算的优势，提高排序效率。
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1 排序排序是数据处理中经常使用的一种重要运算，如何进行排序，特别是如何进行高效的排序，是计算机应用中的重要课题。
排序的对象一般是一组记录组成的文件，而记录则是由若干数据项组成，其中的一项可用来标志一个记录，称为关键字项，该数据项的值称为关键字。
所谓排序，就是要整理文件中的记录，使得它按关键字递增（或递减）的次序排列起来。
若给定的文件含有n个记录｛R1，R2，…，R n｝，它们的关键字分别为｛K1，K2，…，K n｝，要把这n个记录重新排列成为｛R i1，R i2，…，R in｝，使得｛K i1≥K i2≥…≥K in｝（或｛K i1≤K i2≤…≤K in｝）。
本章主要介绍了枚举排序、快速排序、PSRS排序算法以及它们的MPI编程实现。
1.1 枚举排序1.1.1 枚举排序及其串行算法枚举排序（Enumeration Sort）是一种最简单的排序算法，通常也称为秩排序（Rank Sort）。
该算法的具体思想是（假设按关键字递增排序），对每一个待排序的元素统计小于它的所有元素的个数，从而得到该元素最终处于序列中的位置。
假定待排序的n个数存在a[1]…a[n]中。
首先将a[1]与a[2]…a[n]比较，记录比其小的数的个数，令其为k，a[1]就被存入有序的数组b[1]…b[n]的b[k+1]位置上；然后将a[2]与a[1]，a[3]…a[n]比较，记录比其小的数的个数，依此类推。
这样的比较操作共n(n-1)次，所以串行秩排序的时间复杂度为O（n2）。
算法13.1 枚举排序串行算法输入：a[1]…a[n]输出：b[1]…b[n]Beginfor i=1 to n do(1) k=1(2) for j=1 to n doif a[i]>a[j] thenk=k+1end ifend for(3) b[k]= a[i]end forEnd1.1.2 枚举排序的并行算法对该算法的并行化是很简单的，假设对一个长为n的输入序列使用n个处理器进行排序，只需是每个处理器负责完成对其中一个元素的定位，然后将所有的定位信息集中到主进程中，由主进程负责完成所有元素的最终排位。
该并行算法描述如下：算法13.2 枚举排序并行算法输入：无序数组a[1]…a[n]输出：有序数组b[1]…b[n]Begin(1)P0播送a[1]…a[n]给所有P i(2) for all P i where 1≤i≤n para-do(2.1) k=1(2.2) f or j = 1 to n doif (a[i] > a[j]) or (a[i] = a[j] and i>j) thenk = k+1end ifend for(3)P0收集k并按序定位End在该并行算法中，使用了n个处理器，由于每个处理器定位一个元素，所以步骤⑵的时间复杂度为O（n）；步骤⑶中主进程完成的数组元素重定位操作的时间复杂度为O（n），通信复杂度分别为O（n）；同时⑴中的通信复杂度为O（n2）；所以总的计算复杂度为O（n），总的通信复杂度为O（n2）。
MPI源程序请参见所附光盘。
1.2 快速排序1.2.1 快速排序及其串行算法快速排序（Quick Sort）是一种最基本的排序算法，它的基本思想是：在当前无序区R[1，n]中取一个记录作为比较的“基准”（一般取第一个、最后一个或中间位置的元素），用此基准将当前的无序区R[1，n]划分成左右两个无序的子区R[1，i-1]和R[i，n](1≤i≤n)，且左边的无序子区中记录的所有关键字均小于等于基准的关键字，右边的无序子区中记录的所有关键字均大于等于基准的关键字；当R[1，i-1]和R[i，n]非空时，分别对它们重复上述的划分过程，直到所有的无序子区中的记录均排好序为止。
算法13.3 单处理机上快速排序算法输入：无序数组data[1,n]输出：有序数组data[1,n]Begincall procedure quicksort(data,1,n)Endprocedure quicksort(data,i,j)Begin(1) if (i<j) then(1.1)r = partition(data,i,j)(1.2)quicksort(data,i,r-1);(1.3)quicksort(data,r+1,j);end ifEndprocedure partition(data,k,l)Begin(1) pivo=data[l](2) i=k-1(3) for j=k to l-1 doif data[j]≤pivo theni=i+1exchange data[i] and data[j]end ifend for(4) exchange data[i+1] and data[l](5) return i+1End快速排序算法的性能主要决定于输入数组的划分是否均衡，而这与基准元素的选择密切相关。
在最坏的情况下，划分的结果是一边有n-1个元素，而另一边有0个元素（除去被选中的基准元素）。
如果每次递归排序中的划分都产生这种极度的不平衡，那么整个算法的复杂度将是Θ（n2）。
在最好的情况下，每次划分都使得输入数组平均分为两半，那么算法的复杂度为O（n log n）。
在一般的情况下该算法仍能保持O（n log n）的复杂度，只不过其具有更高的常数因子。
1.2.2 快速排序的并行算法快速排序算法并行化的一个简单思想是，对每次划分过后所得到的两个序列分别使用两个处理器完成递归排序。
例如对一个长为n的序列，首先划分得到两个长为n/2的序列，将其交给两个处理器分别处理；而后进一步划分得到四个长为n/4的序列，再分别交给四个处理器处理；如此递归下去最终得到排序好的序列。
当然这里举的是理想的划分情况，如果划分步骤不能达到平均分配的目的，那么排序的效率会相对较差。
算法13.4中描述了使用2m 个处理器完成对n个输入数据排序的并行算法。
算法13.4 快速排序并行算法输入：无序数组data[1,n]，使用的处理器个数2m输出：有序数组data[1,n]Beginpara_quicksort(data,1,n,m,0)Endprocedure para_quicksort(data,i,j,m,id)Begin(1) if (j-i)≤k or m=0 then(1.1) P id call quicksort(data,i,j)else(1.2) P id: r=patrition(data,i,j)(1.3) P id send data[r+1,m-1] to P id+2m-1(1.4) p ara_quicksort(data,i,r-1,m-1,id)(1.5) p ara_quicksort(data,r+1,j,m-1,id+2m-1)(1.6) P id+2m-1send data[r+1,m-1] back to P idend ifEnd在最优的情况下该并行算法形成一个高度为log n的排序树，其计算复杂度为O（n），通信复杂度也为O（n）。
同串行算法一样，在最坏情况下其计算复杂度降为O（n2）。
正常情况下该算法的计算复杂度也为O（n），只不过具有更高的常数因子。
MPI源程序请参见所附光盘。
1.3 PSRS排序1.3.1 PSRS算法原理并行正则采样排序，简称PSRS(Parallel Sorting by Regular Sampling)它是一种基于均匀划分（Uniform Partition）原理的负载均衡的并行排序算法。
假定待排序的元素有n个，系统中有p个处理器，那么系统首先将n个元素均匀地分割成p段，每段含有n/p个元素，每段指派一个处理器，然后各个处理器同时施行局部排序。
为了使各段中诸局部有序的元素在整个序列中也能占据正确的位置，那么就首先从各段中抽取几个代表元素，再从他们产生出p-1个主元，然后按这些主元与原各局部有序中的元素之间的偏序关系，将各个局部有序段划分成p段，接着通过全局交换将各个段中的对应部分集合在一起，最后将这些集合在一起的各部分采用多路归并的方法进行排序，这些有序段汇合起来就自然成为全局有序序列了。
1.3.2 PSRS算法形式化描述设有n个数据，P个处理器，以及均匀分布在P个处理器上的n个数据。
则PSRS算法可描述如下：算法13.5 PSRS排序算法输入：n个待排序的数据，均匀地分布在P个处理器上输出：分布在各个处理器上，得到全局有序的数据序列Begin(1) 每个处理器将自己的n/P个数据用串行快速排序(Quicksort)，得到一个排好序的序列；(2) 每个处理器从排好序的序列中选取第w，2w，3w，…，(P-1)w个共P-1个数据作为代表元素，其中w=n/P2；(3) 每个处理器将选好的代表元素送到处理器P0中，并将送来的P段有序的数据序列做P路归并，再选择排序后的第P-1，2(P-1)，…，(P-1)(P-1)个共P-1个主元；(4) 处理器P0将这P-1个主元播送到所有处理器中；w为处(5) 每个处理器根据上步送来的P-1个主元把自己的n/P个数据分成P段，记ji 理器P i的第j+1段，其中i=0，…，P-1，j=0，…，P-1；(6) 每个处理器送它的第i+1段给处理器P i，从而使得第i个处理器含有所有处理器的第i段数据(i=0，…，P-1)；(7) 每个处理器再通过P路归并排序将上一步的到的数据排序；从而这n个数据便是有序的。
End在该算法中，针对其中的计算部分⑴中的快速排序的代价为O（k log k），其中k=n/p；第⑵步中各个处理器选择P个主元的代价为O（P）；⑶中对P2个主元进行归并并选取新的主元所需代价为O（P2+log P）；⑸中对数据划分的代价为O（P+n/p）；最后第⑺步中各个处理器进行并行归并的代价为O（n/p+log P）。
针对通信部分⑶中处理器P0收集P2个主元的代价为O（P2）；(4)中播送新选择的P个主元的代价为O（P）；最后第(6)步的多对多播送的通信复杂度与具体的算法实现相关，其最大不会超过O（n）。
MPI源程序请参见章末附录。
1.4 小结本章主要讨论了几个典型的并行排序算法，关于枚举匹配算法的具体讨论可参考［1］；快速排序算法可以参考文献［2］和［3］中的介绍；文献［4］和［5］讨论了PSRS排序算法。
参考文献[1].Chabbar E, Controle, gestion du parallelisme: tris synchrones et asynchrones. ThesisUniversite de Franche-comte, France:1980[2].Lorin H. Sorting and sort systems. Don Mills, Ontario: Addison-Wesley, 1975, 347~365[3].陈国良编著. 并行算法的设计与分析（修订版）. 高等教育出版社, 2002.11[4].Shi H, Schaeffer J. Parallel Sorting by Regular Sampling. Journal of Parallel and DistributedComputing, 14(4), 1992[5].Li X, Lu P, Schaeffer J, Shillington J, Wong P S, Shi H. On the Versatility of Parallel Sortingby Regular Sampling. Parallel Computing, 19, 1993附录PSRS算法MPI源程序1. 源程序psrs_sort.c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <mpi.h>#define INIT_TYPE 10#define ALLTOONE_TYPE 100 #define ONETOALL_TYPE 200 #define MULTI_TYPE 300#define RESULT_TYPE 400#define RESULT_LEN 500#define MULTI_LEN 600int Spt; long DataSize;int *arr,*arr1;int mylength;int *index;int *temp1;main(int argc,char* argv[]) {long BaseNum = 1;int PlusNum;int MyID;MPI_Init(&argc,&argv);MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&MyID);PlusNum=60;DataSize = BaseNum*PlusNum;if (MyID==0)printf("The DataSize is :%lu\n",PlusNum);Psrs_Main();if (MyID==0)printf("\n");MPI_Finalize();}Psrs_Main( ){int i,j;int MyID,SumID;int n,c1,c2,c3,c4,k,l;FILE * fp;int ready;MPI_Status status[32*32*2];MPI_Request request[32*32*2];MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD,&MyID);MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD,&SumID);Spt = SumID-1;/*初始化参数*/arr = (int *)malloc(2*DataSize*sizeof(int));if (arr==0)merror("malloc memory for arr error!");arr1 = &arr[DataSize];if (SumID>1){temp1 = (int *)malloc(sizeof(int)*SumID*Spt);if (temp1==0) merror("malloc memory fortemp1 error!");index = (int *)malloc(sizeof(int)*2*SumID);if (index==0) merror("malloc memory forindex error!");}MPI_Barrier( MPI_COMM_WORLD);mylength = DataSize / SumID;srand(MyID);printf("This is node %d \n",MyID);printf("On node %d the input data is:\n",MyID); for (i=0;i<mylength;i++){arr[i] = (int)rand();printf("%d : ",arr[i]);}printf("\n");/*每个处理器将自己的n/P个数据用串行快速排序(Quicksort)，得到一个排好序的序列，对应于算法13.5步骤（1）*/MPI_Barrier( MPI_COMM_WORLD); quicksort(arr,0,mylength - 1);MPI_Barrier( MPI_COMM_WORLD);/*每个处理器从排好序的序列中选取第w，2w，3w，…，(P-1)w个共P-1个数据作为代表元素，其中w=n/P*P，对应于算法13.5步骤（2）*/if (SumID>1){MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);n = (int)(mylength/(Spt+1));for (i=0;i<Spt;i++)temp1[i] = arr[(i+1)*n-1];MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);if (MyID==0){/*每个处理器将选好的代表元素送到处理器P0中，对应于算法13.5步骤（3）*/j = 0;for (i=1;i<SumID;i++)MPI_Irecv(&temp1[i*Spt],sizeof(int)*Spt,MPI_CHAR,i,ALLTOONE_TYPE+i,MPI_COMM_WORLD,&request[j++]);MPI_Waitall(SumID-1, request,status);/* 处理器P0将上一步送来的P段有序的数据序列做P路归并，再选择排序后的第P-1，2(P-1)，…，(P-1)(P-1)个共P-1个主元，，对应于算法13.5步骤（3）*/MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);quicksort(temp1,0,SumID*Spt-1);MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);for (i=1;i<Spt+1;i++)temp1[i] = temp1[i*Spt-1];/*处理器P0将这P-1个主元播送到所有处理器中，对应于算法13.5步骤（4）*/MPI_Bcast(temp1,sizeof(int)*(1+Spt),MPI_CHAR, 0,MPI_COMM_WORLD);MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);}else{MPI_Send(temp1,sizeof(int)*Spt,MPI_CHAR,0,ALLTOONE_TYPE+MyID,MPI_COMM_WORLD);MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);MPI_Bcast(temp1,sizeof(int)*(1+Spt),MPI_CHAR, 0,MPI_COMM_WORLD);MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);}/*每个处理器根据上步送来的P-1个主元把自己的n/P个数据分成P段，记为处理器Pi的第j+1段，其中i=0,…,P-1，j=0,…,P-1，对应于算法13.5步骤（5）*/n = mylength;index[0] = 0;i = 1;while ((arr[0]>=temp1[i])&&(i<SumID)) {index[2*i-1] = 0;index[2*i] = 0;i++;}if (i==SumID)index[2*i-1] = n;c1 = 0;while (i<SumID){c4 = temp1[i];c3 = n;c2 = (int)((c1+c3)/2);while ((arr[c2]!=c4)&&(c1<c3)){if (arr[c2]>c4){c3 = c2-1;c2 = (int)((c1+c3)/2);}else{c1 = c2+1;c2 = (int)((c1+c3)/2);}}while ((arr[c2]<=c4)&&(c2<n))c2++;if (c2==n){index[2*i-1] = n;for (k=i;k<SumID;k++){index[2*k] = 0;index[2*k+1] = 0;}i = SumID;}else{index[2*i] = c2;index[2*i-1] = c2;}c1 = c2;c2 = (int)((c1+c3)/2);i++;}if (i==SumID)index[2*i-1] = n;MPI_Barrier( MPI_COMM_WORLD);/*每个处理器送它的第i+1段给处理器Pi，从而使得第i个处理器含有所有处理器的第i段数据(i=0,…,P-1)，，对应于算法13.5步骤（6）*/j = 0;for (i=0;i<SumID;i++){if (i==MyID){temp1[i] = index[2*i+1]-index[2*i];for (n=0;n<SumID;n++)if (n!=MyID){k = index[2*n+1]-index[2*n];MPI_Send(&k,sizeof(int),MPI_CHAR,n,MULTI_LEN+MyID,MPI_COMM_WORLD);}}else{MPI_Recv(&temp1[i],sizeof(int), MPI_CHAR,i,MULTI_LEN+i,MPI_COMM_WORLD,&status[j++]);}}MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);j = 0;k = 0;l = 0;for (i=0;i<SumID;i++){MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);if (i==MyID){for (n=index[2*i];n<index[2*i+1];n++)arr1[k++] = arr[n];}MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);if (i==MyID){for (n=0;n<SumID;n++)if (n!=MyID){MPI_Send(&arr[index[2*n]],sizeof(int)*(index[2*n+1]-index[2*n]),MPI_CHAR,n,MULTI_TYPE+MyID,MPI_COMM_WORLD);}}else{l = temp1[i];MPI_Recv(&arr1[k],l*sizeof(int),MPI_CHAR,i ,MULTI_TYPE+i,MPI_COMM_WORLD,&status[j++]);k=k+l;}MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);}mylength = k;MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);/*每个处理器再通过P路归并排序将上一步的到的数据排序；从而这n个数据便是有序的，，对应于算法13.5步骤（7）*/k = 0;multimerge(arr1,temp1,arr,&k,SumID);MPI_Barrier(MPI_COMM_WORLD);}printf("On node %d the sorted data is :\n",MyID);for (i=0;i<mylength;i++)printf("%d : ",arr[i]);printf("\n");}/*输出错误信息*/ merror(char* ch){printf("%s\n",ch);exit(1);}/*串行快速排序算法*/quicksort(int *datas,int bb,int ee){int tt,i,j;t = datas[bb];= bb;j = ee;if (i<j){while(i<j){while ((i<j)&&(tt<=datas[j]))j--;if (i<j){datas[i] = datas[j];i++;while ((i<j)&&(tt>datas[i]))i++;if (i<j){datas[j] = datas[i];j--;if (i==j)datas[i] = tt;}elsedatas[j] = tt;}elsedatas[i] = tt;}quicksort(datas,bb,i-1);quicksort(datas,i+1,ee);}}/*串行多路归并算法*/multimerge(int *data1,int *ind,int *data,int *iter,int SumID){int i,j,n;j = 0;for (i=0;i<SumID;i++)if (ind[i]>0){ind[j++] = ind[i];if (j<i+1) ind[i] = 0;}if ( j>1 ){n = 0;for (i =0;i<j,i+1<j;i=i+2){merge(&(data1[n]),ind[i],ind[i+1],&(data[n]));ind[i] += ind[i+1];ind[i+1] = 0;n += ind[i];}if (j%2==1 )for (i=0;i<ind[j-1];i++)data[n++]=data1[n];(*iter)++;multimerge(data,ind,data1,iter,SumID);}}merge(int *data1,int s1,int s2,int *data2){int i,l,m;l = 0;m = s1;for (i=0;i<s1+s2;i++){if (l==s1)data2[i]=data1[m++];elseif (m==s2+s1)data2[i]=data1[l++];elseif (data1[l]>data1[m])data2[i]=data1[m++];elsedata2[i]=data1[l++];}}2. 运行实例编译：mpicc psrs_sort.c –o psrs运行：可以使用命令mpirun –np SIZE psrs来运行该串匹配程序，其中SIZE是所使用的处理器个数，本实例中使用了SIZE=3个处理器。