分布式并行处理
如何进行并行计算和分布式大数据处理
如何进行并行计算和分布式大数据处理随着数据量的不断增加和数据处理的复杂性不断提高，传统的串行计算已经不能满足大规模数据处理的需求。
为了提高数据处理的效率和速度，人们开始采用并行计算和分布式大数据处理技术。
并行计算是指将一个计算任务分解为多个子任务，并在多个处理单元上同时执行这些子任务。
而分布式大数据处理则是将大数据集合分成多个部分，并分配给多台计算机进行处理，最后将计算结果进行合并。
在进行并行计算和分布式大数据处理时，需要考虑以下几个方面：1.数据划分：在进行并行计算和分布式大数据处理时，首先需要将数据集划分为多个子数据集。
这样可以使得不同的处理单元或计算节点分别处理不同的数据，从而实现并行计算。
数据划分的方式可以根据数据的特点和处理任务的需求来选择，如按行划分、按列划分、按块划分等。
2.任务分配：在进行并行计算和分布式大数据处理时，需要将分解后的子任务分配给不同的处理单元或计算节点执行。
合理的任务分配可以提高计算效率，减少计算时间。
任务分配的方式可以根据节点的负载情况来动态调整，以实现负载均衡。
3.数据传输：在进行并行计算和分布式大数据处理时，不可避免地需要进行数据传输。
数据传输是指将数据从一个计算节点传输到另一个计算节点。
在进行数据传输时，需要考虑带宽、延迟、网络拓扑等因素，以保证数据传输的效率和稳定性。
4.任务调度：在进行并行计算和分布式大数据处理时，需要进行任务调度，即确定任务的执行顺序和调度规则。
良好的任务调度可以最大限度地利用计算资源，提高处理效率。
任务调度的方式可以根据任务的优先级和计算资源的可用性来选择。
5.容错处理：在进行并行计算和分布式大数据处理时，由于计算节点的故障或网络的不稳定性可能导致任务执行失败。
因此，需要考虑容错处理机制，即在任务失败后重新启动任务或重新分配任务，以保证整个处理过程的顺利进行。
总的来说，并行计算和分布式大数据处理是现代数据处理的重要技术，通过将一个大的计算任务分解为多个子任务，分别在多个处理单元上并行执行，可以提高数据处理的效率和速度。
并行与分布式计算基础知识
并行与分布式计算基础知识在计算机科学领域中，随着数据规模和计算需求的不断增长，越来越多的任务需要同时进行处理。
为了实现高效的计算和数据处理，计算机领域涌现出了并行计算和分布式计算两个重要概念。
并行计算是指将一个任务分解为多个子任务，并同时在多个处理单元上进行处理，以提高计算速度和效率。
这种处理方式通常应用于单个计算机上，通过利用机器的多个核心或线程来同时执行多个任务。
分布式计算则是将一个任务分发给多个计算机或服务器进行处理，每个计算机独立运行一部分任务，最终将结果汇总以获得最终结果。
这种处理方式通常应用于网络环境下，可以利用多台计算机的资源来处理大规模的数据和计算任务。
并行计算和分布式计算的基础知识包括以下几个方面：1. 并行计算模型并行计算的模型可以分为共享内存模型和消息传递模型两种。
共享内存模型是指多个处理单元共享同一块内存空间，并通过对共享内存的读写来进行通信和同步。
每个处理单元可以独立访问内存，并且可以通过修改共享数据来与其他处理单元进行交互。
消息传递模型是指处理单元之间通过发送和接收消息进行通信。
每个处理单元有自己的私有内存，需要通过消息传递来实现不同处理单元之间的数据共享和同步。
2. 并行算法设计在并行计算中，算法的设计至关重要。
好的并行算法可以充分发挥处理单元的计算能力，提高计算效率。
并行算法的设计考虑到任务的划分和通信。
任务的划分需要将一个大任务分解为多个更小的子任务，并合理分配给不同的处理单元。
通信部分则需要设计好处理单元之间的数据传输和同步机制。
3. 分布式计算系统分布式计算系统是一组相互连接的计算机组成的系统，用于处理大规模的数据和计算任务。
这些计算机可以分布在不同的地理位置，并通过网络连接进行通信和协作。
分布式计算系统通常包括任务调度器、数据分发和结果合并等组件。
任务调度器负责将任务划分为多个子任务，并将其分发给不同的计算机执行。
数据分发和结果合并负责将数据传输到计算机节点并从节点上收集处理结果。
使用高性能分布式文件系统在多节点并行处理数据(三)
使用高性能分布式文件系统在多节点并行处理数据随着数据量的不断增长，传统的单机处理数据的方式已经不能满足现代数据处理的需求。
为了提高数据处理的效率和速度，使用高性能分布式文件系统成为了一种重要的选择。
本文将探讨在多节点上使用高性能分布式文件系统进行并行处理数据的优势和具体实施方法。
一、高性能分布式文件系统的优势高性能分布式文件系统相比传统的单机文件系统有许多优势。
首先，它可以将数据分布在多个节点上，从而实现并行处理。
在大规模数据处理场景下，通过并行处理可以显著提高数据处理的效率。
其次，由于数据存储在分布式文件系统中，可以在多个节点之间进行数据的复制和备份，从而保障数据的安全性和可靠性。
此外，分布式文件系统还具备高可扩展性，可以根据实际需求进行灵活的扩展和升级。
二、实施多节点并行处理数据的准备工作在实施多节点并行处理数据之前，需要进行一些准备工作。
首先，需要搭建一个高性能的分布式文件系统。
常见的高性能分布式文件系统有Hadoop HDFS、Ceph等。
根据实际需求和技术背景选择适合的分布式文件系统。
其次，需要准备多台节点，节点之间可以通过局域网或者云服务进行连接。
最后，需要配置和分配节点的资源，包括存储、计算和网络等资源。
三、多节点并行处理数据的具体实施方法在准备工作完成之后，可以开始进行多节点并行处理数据。
首先，将待处理的数据上传到分布式文件系统中，并进行相应的数据划分。
通常，数据划分可以按照数据的键值进行，将具有相同键值的数据存放在同一个节点上，从而方便后续的并行处理。
其次，通过编写并行处理的程序，将任务分发到各个节点上进行处理。
在任务分发的过程中，可以采用消息队列等方式进行任务调度和控制。
最后，各个节点上完成任务后，可以将结果进行合并和汇总，得到最终的处理结果。
四、多节点并行处理数据的效果和应用场景通过使用高性能分布式文件系统进行多节点并行处理数据，可以显著提高数据处理的效率和速度。
在大规模数据处理场景下，传统的单机处理方式无法胜任，并行处理成为了必然选择。
软件测试中的分布式处理和并行计算
软件测试中的分布式处理和并行计算随着技术的发展和软件的复杂性增加，传统的软件测试方法已经无法满足对软件质量的需求。
分布式处理和并行计算成为了软件测试领域的一项重要技术。
本文将就软件测试中的分布式处理和并行计算进行探讨和分析。
分布式处理是指将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多个计算节点进行并行处理。
在软件测试中，分布式处理可以大大提高测试效率和减少测试时间。
分布式处理可以实现对大规模数据的并行测试，通过将测试数据划分成多个部分，分配给不同的计算节点进行测试。
这样可以减少测试时间，提高测试效率。
分布式处理可以实现分布式资源的共享，通过不同的计算节点同时进行测试，可以利用更多的计算资源，提高测试的并行度，加快测试速度。
分布式处理还可以实现对复杂场景的并行测试，通过将测试用例划分成多个子任务，分配给不同的计算节点进行测试，可以在较短的时间内覆盖更多的测试场景，提高测试的全面性。
并行计算是指将一个任务划分成多个相互独立的子任务，并利用多个计算节点同时进行计算。
在软件测试中，通过并行计算可以加快测试速度、提高测试的覆盖率和准确性。
并行计算可以将大规模测试用例集合划分成多个子集合，并将这些子集合分配给不同的计算节点进行测试。
这样可以同时进行多个测试，加快测试速度。
并行计算可以在较短的时间内覆盖更多的测试场景，提高测试的全面性。
并行计算可以提高测试的准确性，通过多个计算节点同时进行测试，可以相互验证测试结果，减少测试误差。
在软件测试中，分布式处理和并行计算需要借助于相应的技术和工具来实现。
需要建立一个分布式处理和并行计算的框架，用于管理和协调多个计算节点的工作。
需要设计和实现相应的算法，用于将任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给不同的计算节点进行处理。
同时，还需要设计和实现相应的数据和结果共享机制，用于传递和交换计算节点之间的数据和结果。
还需要建立相应的测试用例生成和覆盖率评估机制，用于生成测试用例和评估测试的覆盖率。
并行计算与分布式
并行计算与分布式
随着计算机技术的不断发展，计算机的计算能力也在不断提高。
并行计算和分布式计算是两种常见的计算方式，它们在不同的场景下都有着重要的作用。
并行计算是指将一个大问题分解成多个小问题，然后同时在多个处理器上进行计算，最后将结果合并得到最终的答案。
并行计算可以大大提高计算速度，特别是在处理大规模数据时，效果更加明显。
并行计算的优点在于可以充分利用多核处理器的计算能力，提高计算效率，同时也可以减少计算时间。
分布式计算是指将一个大问题分解成多个小问题，然后将这些小问题分配到多个计算机上进行计算，最后将结果合并得到最终的答案。
分布式计算可以将计算任务分配到多个计算机上，从而充分利用计算机集群的计算能力，提高计算效率。
分布式计算的优点在于可以将计算任务分配到多个计算机上，从而减少计算时间，同时也可以提高计算效率。
并行计算和分布式计算在不同的场景下都有着重要的作用。
在处理大规模数据时，可以使用并行计算来提高计算速度；在处理分布式数据时，可以使用分布式计算来提高计算效率。
同时，这两种计算方式也可以结合使用，从而充分利用计算机的计算能力，提高计算效率。
随着计算机技术的不断发展，计算机的计算能力也在不断提高。
并行计算和分布式计算是两种常见的计算方式，它们在不同的场景下都有着重要的作用。
通过合理地使用这两种计算方式，可以充分利用计算机的计算能力，提高计算效率，从而更好地满足人们的计算需求。
分布式并行处理模型1986
分布式并行处理模型1986分布式并行处理模型是一种利用多台计算机进行任务分配和并行处理的模型。
在传统的串行计算模型中，计算机需要按照任务的先后顺序逐个处理，而在分布式并行处理模型中，多台计算机可以同时处理任务，有效提高了计算效率。
本文将从分布式并行处理模型的基本概念、实现原理和应用领域三个方面进行介绍。
首先，分布式并行处理模型是基于分布式计算的模型，其中包括多台计算机和一个控制节点。
多台计算机可以是集群、云计算中的虚拟机或者多台独立计算机，它们通过网络连接到控制节点，并通过相互协作共同完成任务。
控制节点负责任务的分配和结果的汇总，它可以是一个独立的服务器，也可以是集群中的一台计算机。
其次，分布式并行处理模型的实现原理是任务分解和数据共享。
任务分解是将一个大任务分解成多个小任务，并分配给不同的计算机进行处理，这样可以减少单台计算机的负载，提高计算效率。
数据共享是指不同计算机之间共享数据，通过共享数据，可以减少数据的传输成本和时间，提高数据处理的速度。
分布式并行处理模型的应用领域非常广泛。
首先，它在科学计算中有着重要的应用。
科学计算通常需要处理大规模的数据和复杂的计算模型，传统的串行计算模型很难满足需求。
而分布式并行处理模型可以利用多台计算机的并行处理能力，大大加快科学计算的速度。
例如，在天气预测中，需要处理大量的气象数据，利用分布式并行处理模型可以减少计算时间，提高预测准确率。
其次，在大数据处理中也广泛应用分布式并行处理模型。
随着互联网和物联网的发展，人们产生的数据越来越多，传统的数据处理方法已经不能满足需求。
分布式并行处理模型通过将大数据分解成小数据集，并分配给不同的计算机进行处理，可以大大提高数据处理的效率。
例如，在搜索引擎中，需要处理大量的网页数据，通过采用分布式并行处理模型，可以快速完成网页的索引、排名等复杂任务。
此外，分布式并行处理模型还可以应用于人工智能、图像处理、网络安全等领域。
人工智能需要处理大量的训练数据和复杂的模型，分布式并行处理模型可以提供高性能的计算能力，加速训练过程。
分布式并行计算
分布式并行计算
分布式并行计算是一种用于处理大规模数据集所采用的计算架构。
它将工作负载分解成多个部分，并使用多台计算机同时完成工作。
分
布式并行计算可以对电话系统、多媒体系统、流媒体系统、文件服务器、计算机网络进行处理。
它可以帮助管理大量数据，这些数据可能是静态的（例如，在整
个网络中存储的文件）或者动态的（比如传播到各处的网络数据）。
分布式计算通常采用客户端/服务器架构，这意味着多个客户端可以从
单个服务器获取或传送数据。
客户端使用多种计算技术来实现分布式
计算，这包括了MapReduce，这是一种用于分析大量数据的框架；还有
共分布式编程，这种编程技术可以让多个计算机同时运行一个应用程序；和分布式计算框架，它可以让用户在网络上共享计算资源。
此外，分布式并行计算可以改善计算性能，不仅可以减少数据处
理和存储所需的时间，还可以减少计算所需的资源。
因为大多数工作
负载都是在网络上分布的，因此它可以实现更快的速度和更好的性能。
并发编程技术可以确保服务器可以高效地处理大量工作负载，而不需
要担心计算资源的增加。
使用分布式并行计算，企业可以大大减少计算费用，因为它可以
大大减少软件和硬件的成本，以及它可以使企业可以更快更有效地完
成任务。
它也可以提高企业的可用性，因为当一台计算机故障时，其
他机器可以继续处理工作负载，所以它可以提高企业的可用性。
总的来说，分布式并行计算是一种高效且实用的计算架构，它可
以在处理大规模数据集时提供服务。
它可以为企业提供更有效的计算
方式，从而降低计算成本，提高可用性，并有效地处理大量数据。
并行处理和分布式计算
并行处理和分布式计算随着大数据时代的到来，对于计算能力的需求也越来越大。
在传统的串行计算中，单个计算任务需要按照顺序一个一个地执行，导致计算效率较低。
为了提高计算效率，人们开始研究并行处理和分布式计算技术。
并行处理是指将一个大的计算任务分解为多个子任务，同时在多个处理器上并行执行，以提高计算速度。
与串行计算相比，并行处理可以充分利用多个处理器的计算能力，同时处理多个任务，从而加快计算速度。
并行处理可以在多个处理器之间共享数据，通过消息传递或共享内存的方式进行通信，以实现任务之间的协作。
分布式计算是指将一个大的计算任务分解为多个子任务，分配到多个计算节点上分别执行，并通过网络进行通信和协调，最后将计算结果进行汇总。
分布式计算可以将计算任务分配给多个计算节点，充分利用集群中的计算资源，以提高计算效率。
分布式计算可以提供高可用性和可扩展性，通过增加计算节点来提高计算能力。
并行处理和分布式计算在很多领域都有广泛的应用。
在科学计算领域，如天气预报、气候模拟等，需要处理大量的数据和复杂的计算模型，通过并行处理和分布式计算可以加快计算速度，提高预测和模拟的准确性。
在互联网领域，如搜索引擎、广告推荐等，需要处理海量的用户数据和复杂的算法，通过并行处理和分布式计算可以提高系统的响应速度和用户体验。
在人工智能领域，如图像识别、自然语言处理等，需要进行复杂的计算和模型训练，通过并行处理和分布式计算可以提高算法的训练速度和准确性。
并行处理和分布式计算的实现方式有多种。
在硬件上，可以通过使用多个处理器、多核处理器、多台计算机或集群来实现并行处理和分布式计算。
在软件上，可以使用并行编程模型和分布式计算框架来实现并行处理和分布式计算。
常用的并行编程模型有共享内存模型和消息传递模型，常用的分布式计算框架有Hadoop、Spark等。
并行处理和分布式计算也面临一些挑战和问题。
首先，任务的划分和调度是一个关键问题，如何将一个大的计算任务划分为多个子任务，并合理地分配给处理器或计算节点进行执行。
并行计算与分布式计算
并行计算与分布式计算在计算机科学领域，高性能计算和大规模数据处理已成为日益重要的需求。
并行计算和分布式计算是实现这一目标的关键技术。
本文将介绍并行计算和分布式计算的概念、原理和应用。
一、概述并行计算是指多个计算单元同时执行计算任务的方式。
它通过同时处理多个子任务，可以显著提高计算速度。
常见的并行计算体系结构包括对称多处理（SMP）、多线程和向量处理。
分布式计算是指将计算任务分配给多个计算机节点，并通过网络进行协作完成任务的方式。
分布式计算能够利用多台计算机的计算能力来处理大规模数据，并提供高可靠性和可扩展性。
二、并行计算的原理并行计算可以通过多线程和向量处理等技术实现。
多线程是将一个进程分为多个线程，每个线程负责执行计算任务的一部分，从而实现并行计算。
向量处理是指同时对多个数据进行相同操作，以加快计算速度。
并行计算需要考虑任务的划分、调度和通信等问题。
任务的划分要根据计算任务的特点和数据依赖性，将任务划分为多个相对独立的子任务。
任务的调度是指将子任务分配给可用的计算单元，并确保它们按正确的顺序执行。
通信是指不同计算单元之间传递数据和同步计算进度的过程。
三、分布式计算的原理分布式计算涉及到任务的划分、调度和数据的传输等问题。
任务的划分可以根据任务的性质和数据依赖性将任务拆分为多个子任务，并将它们分配给可用的计算机节点。
任务的调度是指确定任务执行的顺序和分配的计算机节点，以最大化整个系统的性能。
数据的传输是分布式计算中的关键问题。
由于计算机节点之间需要传递数据和协同工作，高效的数据传输和通信机制是保证分布式计算性能的重要因素。
常见的数据传输方式包括消息传递和远程过程调用。
四、并行计算的应用并行计算在各个领域广泛应用。
在科学研究方面，它可以用于气象预测、生物信息学和量子计算等领域。
在工程应用方面，它可以用于模拟和优化复杂的流体力学、结构力学和电磁场等问题。
在人工智能和机器学习方面，它可以用于大规模数据的训练和推理。
分布式计算的原理
分布式计算是一种计算模式，它将一个大型计算任务分解成许多小的、独立的子任务，然后将这些子任务分配给多个计算节点（通常是网络上的多台计算机）进行处理。
每个节点只负责处理任务的一部分，最后将所有节点的处理结果汇总起来，得到最终的计算结果。
分布式计算的原理主要包括以下几个方面：1. 任务分解（Task Decomposition）：- 将复杂的、大规模的任务分解成小的、可管理的子任务。
这些子任务可以是独立的，也可以有一定的依赖关系。
2. 并行处理（Parallel Processing）：- 在多个计算节点上并行执行这些子任务，以提高计算效率。
每个节点可以同时处理多个子任务，而且在网络条件允许的情况下，节点之间的通信也可以并行进行。
3. 资源分配（Resource Allocation）：- 根据每个节点的计算能力和网络条件，合理地分配任务和资源。
这涉及到任务调度算法，它负责决定哪个节点应该执行哪个任务。
4. 数据管理（Data Management）：- 管理和分配数据，确保每个节点都能访问到它所需要的数据。
这可能涉及到数据分区、数据复制和一致性维护等问题。
5. 通信协调（Communication and Coordination）：- 节点之间需要通过通信来交换信息和协调任务执行。
这包括同步和异步通信机制，以及解决通信中的各种问题，如网络延迟、数据丢失和节点故障等。
6. 容错性（Fault Tolerance）：- 分布式系统需要能够处理节点故障和网络分区等异常情况。
这通常通过冗余、备份和恢复机制来实现。
7. 一致性（Consistency）：- 确保所有节点最终能够达到一致的计算结果。
在分布式系统中，由于节点之间的独立性，一致性是一个需要特别关注的问题。
8. 负载均衡（Load Balancing）：- 动态地调整任务分配，以平衡各个节点的负载，避免某些节点过载而其他节点空闲的情况。
分布式计算的关键优势在于它能够利用分布式资源来提高计算效率和处理能力，同时也能够提高系统的可靠性和容错性。
内存技术的并行处理与分布式计算优化
内存技术的并行处理与分布式计算优化导语：计算机技术的发展日新月异，内存技术的并行处理与分布式计算已经成为当今计算领域的热门话题。
本文将从多个角度出发，探讨内存技术的并行处理与分布式计算的优化方法和应用。
一、内存技术的并行处理内存技术的并行处理是指通过将计算任务分配给多个内存单元同时处理，以提高计算效率和性能。
在传统的计算模式下，数据的读取和处理是由一条计算通路完成的，而并行处理技术是通过在不同内存节点上处理数据，使得多个节点可以并行工作，从而提高了数据的处理速度。
有两种常见的内存并行处理技术：分区式和复制式。
分区式处理将数据分为多个部分，每个部分分配到不同的内存节点上进行处理。
各个节点之间相互独立，无需进行链路通信，从而减小了数据传输的延迟，提高了并行处理的效率。
分区式处理适用于数据相互独立的情况，如独立的文件处理。
复制式处理则是将数据复制到多个内存节点上进行并行处理。
这种方式可以提高数据的冗余性和容错性，一旦某个节点发生故障，可以从其他节点中恢复数据并继续计算。
复制式处理适用于对数据一致性要求较高的场景，如数据库系统。
二、分布式计算的优化分布式计算是指将一个大型计算任务分解为若干个子任务，分配给多个计算节点分别处理，最后合并结果得到最终的计算结果。
分布式计算的优化主要包括任务划分、数据传输和负载均衡三个方面。
任务划分是指将大型计算任务划分为多个小任务，并分配给不同的计算节点。
合理的任务划分可以有效利用计算资源，提高计算效率。
通常可以使用贪心算法、遗传算法等方法进行任务划分，使得各个任务尽可能均衡且耗时相近。
数据传输是分布式计算中一个十分重要的环节。
数据的传输所涉及的带宽和延迟会直接影响到计算的效率。
为了减小数据传输的延迟，可以采用压缩算法、离线预处理等技术，减小数据量和传输时间；另外，可以通过增加带宽或者优化网络拓扑结构，提高数据传输的速度。
负载均衡是指合理分配计算资源，使得各个计算节点的负载尽可能均衡。
并行计算与分布式算法
并行计算与分布式算法并行计算和分布式算法是现代计算领域中重要的研究方向，它们在高性能计算、大规模数据处理和人工智能等领域具有广泛的应用。
本文将介绍并行计算和分布式算法的基本概念、原理和应用，并讨论它们对计算效率和性能的影响。
一、并行计算1.1 概念与背景并行计算是指同时使用多个计算资源（如处理器、内存等）来完成某个计算任务的技术。
它通过将任务分解成若干个子任务，并同时在多个计算资源上执行这些子任务，以提高计算效率和处理能力。
1.2 原理与模型并行计算的基本原理是任务分解和结果合并。
在任务分解阶段，将计算任务划分成多个独立的子任务，这些子任务可以并行地在不同的计算资源上执行。
在结果合并阶段，将各个子任务的计算结果进行合并，得到最终的计算结果。
并行计算有多种模型，如共享内存模型、分布式内存模型和混合模型等。
其中，共享内存模型使用多个处理器共享同一块内存空间，使得不同处理器之间可以直接访问和修改共享内存中的数据。
而分布式内存模型则通过网络连接多个计算节点，每个节点拥有独立的内存空间，通过消息传递进行通信和数据交换。
1.3 应用与挑战并行计算在科学计算、图像处理、仿真模拟等领域有广泛的应用。
它可以加速计算任务的执行，提高计算性能和数据处理能力。
然而，并行计算也面临着任务划分、数据同步和通信开销等挑战，需要合理设计和优化算法，以充分发挥并行计算的优势。
二、分布式算法2.1 概念与特点分布式算法是一种针对分布式计算环境设计的算法，它通过将计算任务分布到多个计算节点上，并通过消息传递进行协调和通信，以解决大规模数据处理和复杂计算问题。
分布式算法的特点包括并发性、容错性和可扩展性。
并发性指多个计算节点可以同时执行不同的任务；容错性指分布式系统可以在单个计算节点故障时继续正常运行；可扩展性指分布式系统可以适应规模的变化，添加或删除计算节点而不影响整体的性能和可靠性。
2.2 基本原理分布式算法的基本原理是分而治之和协同计算。
计算机网络的分布式计算与并行处理
计算机网络的分布式计算与并行处理一、引言计算机网络的分布式计算与并行处理是指将一个问题分解成多个子问题，由多台计算机同时独立地计算这些子问题，然后将结果合并得到最终的解决方案。
这种方式可以提高计算效率，加快问题解决的速度，适用于许多领域。
二、分布式计算与并行处理的概念1. 分布式计算分布式计算是指将任务分解成多个子任务，由多个计算节点独立地执行这些子任务，最后将结果进行合并。
在分布式计算中，各个计算节点可以是独立的计算机，也可以是网络中的节点设备。
2. 并行处理并行处理是指多个处理器或计算核心同时进行计算，并在一定程度上相互通信，以加快计算速度。
在并行处理中，不同的处理器可以同时处理不同的任务，或者同时处理同一个任务的不同部分。
三、分布式计算与并行处理的应用1. 数据分析与处理在大数据时代，对海量数据的分析和处理是一项重要的任务。
分布式计算和并行处理可以将大数据分割成多个子集，并在不同的计算节点上进行处理，最后将结果合并，加快数据处理的速度。
2. 图像与视频处理图像和视频处理需要对大量的图像或视频进行处理，并提取其中的特征。
分布式计算和并行处理可以将图像或视频分割成多个子块，由不同的计算节点进行处理，最后将结果合并，实现快速的图像或视频处理。
3. 并行算法许多计算任务都可以用并行算法来解决。
并行处理可以将计算任务分解成多个独立的子任务，在不同的计算节点上同时进行计算，最后将结果组合得到最终的解决方案。
四、分布式计算与并行处理的实现步骤1. 问题分解将一个复杂的计算问题分解成多个独立的子问题，并确定每个子问题的计算方法和数据需求。
2. 节点选择选择适合于问题的计算节点，可以是独立的计算机，也可以是网络中的节点设备。
3. 任务调度根据子问题的难易程度和计算节点的负载情况，将子任务分配给计算节点。
4. 并发计算每个计算节点独立地进行计算任务，尽可能地利用各个节点的计算能力，加快问题的解决速度。
5. 结果合并将各个计算节点得到的结果进行合并，得到最终的解决方案。
并行计算与分布式计算
并行计算与分布式计算1并行计算并行计算是指在多个处理器或计算机之间同时执行计算任务，以达到加速计算的目的。
在并行计算中，将一个大任务分解成多个小任务，并同时进行处理，最后将结果合并得到最终结果。
并行计算通常采用节点间相互通信的方式，使得每个节点可以共享数据，相互协作地进行计算。
并行计算适用于计算密集型任务，如数字模拟、科学计算等。
并行计算能够充分利用计算机的多核心架构，提高计算效率，同时降低计算时间和成本。
在今天的云计算和大数据时代，对于大量数据的分析和处理，采用并行计算技术已经成为了一种不可或缺的手段。
2分布式计算分布式计算是一种将一个大的计算任务分割成多个小任务，在多台计算机上并行执行计算任务的技术，所有计算机都有相同的贡献。
分布式计算通常包括一个主节点和多个从节点，主节点协调和管理从节点执行任务，并将结果返回给主节点进行合并和计算。
分布式计算的优势在于可以处理大规模的数据，同时可以利用多个计算资源，提高计算效率，缩短计算时间。
随着云计算和物联网技术的发展，分布式计算越来越得到人们的重视，它可以帮助企业更加高效地处理海量数据，大幅降低计算成本，并为企业的决策提供更加可靠的数据支持。
3并行计算与分布式计算的区别并行计算和分布式计算都是提高计算效率的一种技术，它们在技术实现和适用场景上存在一定的差异。
首先，分布式计算需要在多个计算节点之间分发任务，需要更多的通信和数据交换，因此对网络带宽和通信效率的要求较高；而并行计算通常是在单机多核之间完成计算任务，相对而言通信成本较低。
其次，分布式计算可以利用更多的计算资源，可以更好地应对海量数据的处理；而并行计算适用于计算任务比较短，但需要多次重复计算的场景。
最后，分布式计算中的任务分发和结果合并比较复杂，需要在多个节点间进行数据同步和数据共享；而并行计算只需要在单机内进行协调和同步，通常不需要数据传输。
总的来说，并行计算更加适用于计算资源有限、计算时间较短的场景；而分布式计算更适用于处理海量数据、需要长时间计算的场景。
并行与分布式计算基础知识
并行与分布式计算基础知识在现代计算机科学领域，处理海量数据和高并发任务的需求日益增长。
为了提高计算效率和性能，人们开始研究并开发并行与分布式计算技术。
本文将介绍并行与分布式计算的基础知识以及其在实际应用中的重要性。
一、并行计算并行计算是指同时使用多个处理器或计算机来执行一个计算任务，以提高计算速度和处理能力的一种计算模式。
通常，任务会被划分为多个子任务，并且这些子任务可以同时被多个处理器或计算机进行计算，最后将各个子任务的结果进行汇总得到最终的结果。
1. 并行计算的特点并行计算有以下几个特点：(1) 加速计算速度：并行计算可以同时处理多个子任务，从而提高计算速度，尤其适用于大规模数据处理和复杂计算任务。
(2) 分解任务：并行计算将一个大任务分解为多个小任务，这些小任务可以同时进行，提高了计算的效率。
(3) 数据共享：并行计算中，不同的任务可以通过共享数据来进行交互和通信，以实现结果的汇总和协调。
2. 并行计算的应用并行计算广泛应用于各个领域，特别是大数据处理、科学计算、图像处理等方面。
(1) 大数据处理：并行计算可以充分利用多个处理器或计算机的计算能力，提高大规模数据的处理速度和效率。
(2) 科学计算：科学计算通常需要进行大规模的数值计算和模拟实验，通过并行计算可以显著减少计算时间。
(3) 图像处理：图像处理通常需要对大量的像素数据进行处理和分析，通过并行计算可以加速图像处理的速度。
二、分布式计算分布式计算是指将一个计算任务分布到多个计算机或节点上进行处理的一种计算模式。
每个节点负责处理部分数据和计算任务，最后将结果进行汇总得到最终的计算结果。
1. 分布式计算的特点分布式计算有以下几个特点：(1) 资源共享：分布式计算中，多个计算机或节点可以共享计算资源和存储资源。
(2) 任务划分：计算任务会被划分为多个子任务，并分发给各个节点进行计算和处理。
(3) 容错性：由于分布式计算中存在多个节点，因此即使某个节点发生故障，其他节点仍然可以正常工作，提高了系统的容错性和可靠性。
分布式计算中的并发与并行处理(一)
分布式计算中的并发与并行处理随着科技的不断发展和应用需求的不断增加，分布式计算在近年来逐渐成为了计算领域的主要趋势之一。
在分布式计算中，并发与并行处理起着至关重要的作用。
本文将从定义、概念、原理和应用等多个方面来探讨分布式计算中的并发与并行处理。
一、并发与并行处理的定义与概念并发与并行处理是两个常常被混淆的概念。
并发处理指的是多个任务交替执行，而不是同时执行。
在分布式计算中，多个任务可以通过并发处理来共享计算资源，提高计算效率。
而并行处理则指的是将一个问题划分为多个独立的子任务，并且这些子任务可以同时执行。
通过并行处理，可以充分利用计算资源，提高处理速度。
二、分布式计算中的并发处理在分布式计算中，任务的并发处理可以通过多线程或多进程实现。
多线程是在同一个程序中执行多个线程，每个线程执行一个独立的任务。
而多进程则是启动多个独立的进程来执行各自的任务。
无论是多线程还是多进程，都可以通过并发处理来提高计算效率。
分布式计算中的并发处理需要考虑资源共享、线程同步和并发控制等问题，以确保各个任务能够正确地执行。
三、分布式计算中的并行处理与并发处理相比，分布式计算中的并行处理更加复杂。
并行处理需要将一个问题划分为多个独立的子任务，并且确保这些子任务可以同时执行。
在分布式计算中，可以通过集群或云计算等方式来实现并行处理。
集群是由多个独立计算节点组成的计算系统，而云计算则是基于网络的分布式计算模型。
无论是集群还是云计算，都可以将任务划分为多个子任务，并分发给不同的节点或虚拟机进行并行处理。
四、分布式计算中的并发与并行处理的原理和应用在分布式计算中，实现并行处理的原理通常涉及任务划分、任务分发、任务执行和结果合并等过程。
任务划分是将一个问题划分为多个子任务的过程，可以根据任务的性质和计算资源的特点来选择合适的划分方式。
任务分发是将划分后的子任务分发给不同的计算节点或虚拟机进行计算。
任务执行是各个节点或虚拟机同时执行各自的任务。
并行和分布式处理理论
并行和分布式处理理论通过采用并行和分布式系统，在应用中可获得的性能增益是由任务的并发执行驱动的。
实现并发的两个主要方向是：数据并行化和任务并行化。
数据并行化是指同时处理多个输入数据，而任务并行化的前提是算法的执行可以分成多个段，有些段时互相独立的所有可以并发执行。
一、数据并行化数据并行化是指在多个输入数据上，同时执行相同的计算。
有很多应用和算法从从一个底层的概率分布接受一批独立的样本作为输入数据，对于这些机器学习应用和算法数据并行化是一个非常自然的选择。
对于通过一个实例-特征矩阵来表示这些样本的方法，为了获得数据的并行化有两个很自然的正交化方向。
一个是方向是按照行的方式将矩阵分成实例子集，然后独立地对这些实例子集进行处理。
另一个方向是按照列的方式进行分割，然后可以对每个特征进行计算。
数据并行化的最基本的例子是在尴尬并行算法中，将计算分割成不要求互相之间通信的并发子任务，每个子任务独立运行在分割的数据子集上。
一个相关的数据并行化的简单实现发生在master–slave通信模型中：一个master过程将数据分配给slave过程，slave过程执行相同的计算。
一些不太明显的数据并行化的例子发生在实例或者特征不是互相独立的，但是在他们之间存在一个定义清晰的关系结构，并可以通过图形表示。
如果可以基于这种结构将实例分片进行计算，数据并行化就可以实现了。
然后，在不同分片上的并发执行是交织的，在他们之间进行信息的交换。
上述的例子描述的是基于实例或者特征子集上，通过算法设计获得的粗颗粒的数据并行化。
细颗粒的数据并行化指的是利用现代处理器架构，在硬件上实现向量和矩阵计算的并行化。
标准的数据库如BLAS和LAPACK1提供了将基本的向量和矩阵操作的执行抽象出来的子程序。
可以表示成这些操作级联的学习算法，通过对相应API的调用就可以利用硬件支持的并行机制，极大地简化了算法的实现。
二、任务并行化数据并行化是在多个输入数据上同时执行相同的计算，与此不同的是，任务并行化是指将整个算法分割成几个部分，有些部分可以并发执行。
分布式计算与并行处理
分布式计算与并行处理随着信息时代的到来，数据的处理量越来越庞大，传统的计算方式已经无法满足需求。
为了提高计算效率和性能，分布式计算与并行处理成为了一种重要的解决方案。
本文将探讨分布式计算与并行处理的定义、原理、应用以及未来的发展方向。
一、分布式计算与并行处理的定义分布式计算是指将一个庞大而复杂的计算任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给多台计算机或服务器进行处理的方法。
每台计算机或服务器独立完成分配到的子任务，并将结果反馈给主控节点进行合并，最终得到整个计算任务的结果。
并行处理是指在一个计算机系统中同时进行多个计算任务，通过充分利用计算机的多核心或多处理器的能力，将任务分解成多个独立的子任务并行执行，以提高整体的计算速度和效率。
二、分布式计算与并行处理的原理1. 分布式计算的原理分布式计算利用网络连接多台计算机或服务器，实现任务的分发和结果的合并。
主控节点将整个任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给其他计算节点进行处理。
每个计算节点独立地执行分配到的子任务，并将结果返回给主控节点。
主控节点根据子任务的结果进行整合，最终得到完整的计算结果。
2. 并行处理的原理并行处理通过将一个计算任务分解成多个独立的子任务，并利用计算机系统中的多个核心或处理器同时执行这些子任务。
每个子任务独立地进行计算，然后将结果合并得到最终的计算结果。
三、分布式计算与并行处理的应用1. 大规模数据处理在大数据时代，分布式计算和并行处理被广泛应用于大规模数据处理任务，如数据挖掘、机器学习、图像处理等。
通过将任务分解和并行执行，可以更高效地处理海量的数据，减少计算时间。
2. 科学计算分布式计算和并行处理在科学计算领域也得到广泛应用。
例如，天文学家利用分布式计算和并行处理技术，将天空的观测数据分解并分配给多台计算机进行处理，以加快数据处理速度；生物学家利用分布式计算和并行处理技术，加速基因序列分析和生物模拟等计算密集型任务。
利用Matlab进行分布式计算和并行处理的技术
利用Matlab进行分布式计算和并行处理的技术引言：在当今科技迅猛发展的时代，计算能力成为了科学研究和工程实践中不可或缺的一环。
然而，随着问题规模不断增大，传统的串行计算已经无法满足对计算资源的需求，因此分布式计算和并行处理技术受到了广泛的关注和应用。
本文将探讨利用Matlab进行分布式计算和并行处理的技术，旨在解决大规模问题的效率和可扩展性问题。
一、分布式计算和并行处理的概念和意义分布式计算是指通过将任务分解到多个计算节点上同时进行计算，最后将结果合并得到最终答案的计算方式。
这种方式可以极大地提高计算效率，并且通过增加计算节点的数量可以无限扩展计算能力。
并行处理是指将一个问题划分为多个子问题，在不同计算节点上同时进行计算，最后将子问题的结果组合得到最终结果。
与分布式计算不同的是，并行处理通常是指在同一台计算机的多个核心或处理器上进行并行计算。
分布式计算和并行处理技术具有以下重要意义：1. 提高计算效率：通过并行计算和分布式计算，可以将计算任务分解成多个子任务并行处理，从而大幅提高计算速度。
2. 提升问题可扩展性：采用分布式计算和并行处理技术，可以轻松扩展计算资源，处理大规模问题。
3. 解决资源限制问题：通过利用多台计算机或多个处理核心，可以合理分配计算资源，解决单台计算机资源有限的问题。
4. 改善用户体验：并行处理可以显著减少用户等待时间，提高用户体验。
二、Matlab分布式计算和并行处理的工具Matlab作为一款强大的科学计算软件，自带了多种分布式计算和并行处理的工具，可以帮助用户充分利用计算资源解决大规模问题。
1. Matlab Parallel Computing ToolboxMatlab Parallel Computing Toolbox是专为并行计算而设计的工具箱，提供了丰富的并行计算函数和工具。
用户可以利用该工具箱轻松地将串行代码转换为并行代码，并通过简单的代码修改实现并行计算。
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武汉理工大学研究生课程论文课程名称分布式并行处理论文题目装箱问题的算法报告专业班级计算机应用1002班学生姓名李霞任课老师袁景凌2010 — 2011 学年第二学期装箱问题的算法报告一．实验环境Visual C++ 6.0，MPICH2二．实验目的（1）通过这次实验，更好的了解装箱问题算法的串行下次适应算法和并行下次适应算法及其思想，对这两个算法进行实现，并分析实验结果。
（2）在（1）的基础上，分析并行算法与串行算法的差别以及并行算法的优越性。
（3）最后通过分析装箱问题的几种算法，理解各种算法的思想及与其他算法相比的优越性。
三．实验内容装箱问题及其串行算法：经典的一维装箱问题(Bin Packing Problem)是指，给定n 件物品的序列12,,,n n L a a a =<> ，物品)1(n i a i ≤≤的大小]1,0()(∈i a s ，要求将这些物品装入单位容量1的箱子12,,,m B B B 中，使得每个箱子中的物品大小之和不超过1，并使所使用的箱子数目m 最小。
下次适应算法（Next Fit Algorithm ）是最早提出的、最简单的一个在线算法，[Joh73]首次仔细分析了下次适应算法的最坏情况性能。
下次适应算法维持一个当前打开的箱子，它依序处理输入物品，当物品到达时检查该物品能否放入这个当前打开的箱子中，若能则放入；否则把物品放入一个新的箱子中，并把这个新箱子作为当前打开的箱子。
算法描述如下： 串行下次适应算法输入：输入物品序列12,,,n L a a a =<> 。
输出：使用的箱子数目m ，各装入物品的箱子12,,,m P B B B =<> 。
procedure NextFit Begin（1）s (B ) = 1 /* 初始化当前打开的箱子B ，令B 已满 */ （2）m = 0 /* 使用箱子计数 */ （3）for i = 1 to n doif s (a i ) + s (B ) ≤ 1 then（i ） s (B ) = s (B ) + s (a i ) /* 把a i 放入B 中 */ else（i ） m = m + 1 /* 使用的箱子数加一 */ （ii ） B = B m /* 新打开箱子B m */ （iii ）s (B ) = s (a i ) /* 把a i 放入B 中 */end if end for End /* NextFit */装箱问题的并行算法：下次适应算法使用一遍扫描物品序列来实现，本身具有固有的顺序性，其时间复杂度为O(n)。
我们使用平衡树和倍增技术对其进行并行化。
首先利用前缀和算法建立一个链表簇，令A[i]为输入物品序列中第i件物品的大小,如果链表指针由A[j]指向A[k]，则表示A[j]+A[j+1]+…+A[k]>1且A[j]+A[j+1]+…+A[k-1]≤1；其后利用倍增技术计算以A[1]为头的链表的长度，而以A(1)为头的链表的长度即是下次适应算法所使用的箱子数目。
接下来利用在上一步骤中产生的中间数据反向建立一棵二叉树，使该二叉树的叶节点恰好是下次适应算法在各箱子中放入的第一个物品的序号；最后，根据各箱子中放入的第一个物品的序号，使用二分法确定各物品所放入的箱子的序号。
并行下次适应算法输入：数组A[1,n]，其中A[i]为输入物品序列中第i个物品的大小。
输出：使用的箱子数目m，每个物品应放入的箱子序号数组B[1,n]。
procedure PNextFitBegin（1）调用求前缀和的并行算法计算F[j]= A[1]+A[2]+…+A[j]（2）for j = 1 to n pardo借助F[j]，使用二分法计算C[0,j]= max{k|A[j]+A[j+1]+…+A[k] ≤1} end for/* 以下（3）-（8），计算下次适应算法使用的箱子数目m */（3）C[0, n+1] = n（4）h = 0（5）for j=1 to n pardo E[0, j]=1 end for（6）while C[h,1] ≠n do（6.1）h = h + 1（6.2）for j = 1 to n pardoif C[h - 1, j] = n then（i）E[h, j] = E[h-1, j]（ii）C[h,j] = C[h - 1,j]else（i）E[h, j] = E[h - 1, j] + E[h - 1,C[h - 1, j] + 1]（ii）C[h, j] = C[h - 1,C[h - 1, j] + 1]end ifend forend while（7）height = h（8）m = E[height, 1]（9）/* 计算D[0, j]=第j个箱子中第一件物品在输入序列中的编号*/for h = height downto 0 dofor j = 1 to n / 2h pardo（i）if j = even then D[h,j] = C[h,D[h-1,j/2]]+1 endif（ii）if j = 1 then D[h,1] = 1 endif（iii）if j = odd > 1 then D[h,j] = D[h-1,[j+1]/2] endifend forend for（10）for j=1 to n pardo /* 计算B[j] = 第j个物品所放入的箱子序号*/使用二分法计算B[j] = max{ k | D[0,k] j , D[0,k+1] >j或者k = m } end forEnd /* PNextFit */四．实验结果五．实验小结装箱问题是NP问题,即在多项式时间内无法精确求解,一般采用近似算法,即启发式算法,这样可以迅速得到满意解,而不一定是最优解。
常见的算法：NF(Next Fit)近似算法，FF(First Fit)近似算法，FFD（First Fit Decreasing）近似算法，BF(best Fit),BFD(Best Fit Deceasing)等。
（1）下次适应算法（NF）：NF算法是最简单也是最早研究的一个算法，它的处理方法是始终维持一个当前打开的箱子，对于每一个要装入的物品，检查该物品是否可以放入当前打开的箱子，如果无法装入，则打开一个空箱子，装入该物品，以该箱子作为当前的箱子，由于每个物品在装入时，只有当前打开的箱子和空箱可以选择，这必然造成装箱的效率低下。
（2）首次适应算法(FF)：针对下次适应算法的缺陷，首次适应算法处理当前物品的时候，检查所有非空箱子，找到第一个能够放下当前物品的箱子并将该物品放入，否则则开启新的箱子。
（3）最佳适应算法(BF)：与首次适应算法类似，唯一的区别时当物品装箱时，不是直接装在第一个可装入的箱子中，而是装入在最适合该物体的箱子中，如果没有该箱子，则开启空箱。
首次适应算法和最佳适应算法有一个缺陷，即由于物品没有实现排序，则可能由于先装入小的物品，使大的物品在后来放入时无法装入，只得开启新的箱子，造成了空间的浪费，因此才有了这两种算法的改进算法。
（1）降序首次适应算法(FFD)：先对物品按降序排序，再按照首次适应算法进行装箱。
（2）降序最佳适应算法(BFD)：先对物品按降序排序，再按照最佳适应算法进行装箱。
这里要求采用BFD算法实现,由于装入的物品是动态的,这里要求用链表来实现,这里使用两个链表,一个是已使用的箱子链表,物体链表,其中物体链表要求降序排列,箱子链表要求按剩余空间升序排序,当物体装箱时,先在箱子链表中找可以放入的箱子,如果可以,则装入,如果仍有空间,则把该箱子重新排列,如果没有合适的箱子,则启用新的箱子,如有剩余,则把该箱子按序放入已装箱队列中.六．源代码#include <stdio.h>#include "math.h"#include "mpi.h"int forint ( float temp){int outint;if( temp >= (floor(temp) + 0.5))outint=floor(temp) + 1;elseoutint=floor(temp);return outint;}main ( argc, argv )int argc;char * argv[];{MPI_Status status;int i，group_size,my_rank, pnumber，h，lp，lop,j,t;int group_size1,tmpp;FILE *fp;int lp1，h1,tmp1,lop1,high,mid,flag,fflag;int tmpd,d[100][100],height,m,td;int f[100][100],e[100][100], r[100]; /*output array*/float a[100], /* input array*/s[100],b[100][100],c[100][100],tmp;double starttime,endtime;MPI_Init ( &argc , &argv ); /* Initialze MPI. */starttime = MPI_Wtime(); /* Get the number of rank. */MPI_Comm_size ( MPI_COMM_WORLD , &group_size1 );MPI_Comm_rank( MPI_COMM_WORLD , &my_rank ); /* get id of rank*//*if the number of slave processor is less than 2,Abort!*/if ( group_size1 < 3 ){printf ( "not enough processor!\n" );MPI_Abort( MPI_COMM_WORLD,99 );}/* calculate the number of use slave processor and the size of input array*/tmpp = 1;for ( i = 1 ; ; i++ ){tmpp = tmpp * 2;if ( tmpp > group_size1 - 1 ) break ;}pnumber = (int)( tmpp / 2 );printf ( "processor numberis %d\n",pnumber );group_size = pnumber+1;/*主进程:输入数组,输出结果*/if(my_rank == 0){printf ( "my_rank %d\n" ,my_rank );printf ( "Enter %d values(<=1):\n" , pnumber );fp=fopen("data1","rb");for(i = 1;i <= pnumber ; i++ ){fscanf(fp,"%f",&a[i]);if ( a[i] > 1){printf ( "input %fwrong!\n" , a[i] );i = i-1 ;}b[0][i] = a[i];}printf ( "input a[%d]:\n" , pnumber );for ( i = 1 ; i <= pnumber ; i++ ){printf ( "%f\n" , a[i] );}for ( i = 1; i <= pnumber ; i++ ){MPI_Send(&b[0][i],1,MPI_FLOAT,i,i,MPI_C OMM_WORLD);}tmp = log( pnumber ) / log(2);lp = forint( tmp);printf("lp= %d \n",lp);tmp = 1 ;for ( h = 1;h <= lp ; h++ ){tmp = tmp * 2 ;lop =(int)( pnumber / tmp );for ( j = 1 ;j <= lop ; j++ ){MPI_Send(&b[h-1][2*j-1],2,MPI_FLOAT,j,j +h*10,MPI_COMM_WORLD);}for( j = 1 ;j <= lop ; j++ ){MPI_Recv(&b[h][j],1,MPI_FLOAT,j,j+h*10+ 100,MPI_COMM_WORLD,&status);}}for ( i = 1 ; i <= pnumber ; i++ ){MPI_Recv(&c[0][i],1,MPI_FLOAT,i,0,MPI_ COMM_WORLD,&status);}for ( i = 1 ; i <= pnumber ; i++ ){MPI_Send(&c[0][1],pnumber,MPI_FLOAT,i, 1,MPI_COMM_WORLD);}for ( i = 1 ; i <= pnumber ; i++ ){MPI_Recv(&f[0][i],1,MPI_INT,i,0,MPI_CO MM_WORLD,&status);}for ( i = 1 ; i <= pnumber ; i++ ){MPI_Send(&f[0][1],pnumber,MPI_INT,i,2,M PI_COMM_WORLD);}MPI_Recv(&m,1,MPI_INT,1,0,MPI_COMM _WORLD,&status);for ( i = 1 ; i <= m ; i++ ){MPI_Recv(&d[0][i],1,MPI_INT,i,0,MPI_CO MM_WORLD,&status);printf("d 0 %d:%d\n",i,d[0][i]);}for ( i = 1 ; i <= pnumber ; i++ ){MPI_Send(&d[0][1],m,MPI_INT,i,1,MPI_CO MM_WORLD);}}/* 根据主进程传来的数据,计算,得出结果*/else{if ( my_rank <= pnumber ){/* 求前缀和c[0][j]<-a[1]+a[2]+...+a[j] */printf ( "my_rank %d\n" ,my_rank );MPI_Recv(&b[0][my_rank],1,MPI_FLOAT,0 ,my_rank,MPI_COMM_WORLD,&status);tmp1=1;i=0;for(;;){if ( tmp1 < my_rank ){i++;tmp1 = tmp1 * 2 ;}else break ;}tmp = log( group_size-1 ) /log(2);lp1 = forint ( tmp );for(h1=1;h1<=lp1-i;h1++){MPI_Recv(&b[h1-1][2*my_rank-1],2,MPI_F LOAT,0,my_rank+h1*10,MPI_COMM_WO RLD,&status);b[h1][my_rank] =b[h1-1][2*my_rank-1]+b[h1-1][2*my_rank]; MPI_Send(&b[h1][my_rank],1,MPI_FLOAT, 0,my_rank+100+h1*10,MPI_COMM_WORL D);}for(h1=lp1-i;h1>=0;h1--){if ( my_rank == 1 ){c[h1][my_rank] =b[h1][my_rank] ;if ( h1 > 0 )MPI_Send(&c[h1][my_rank],1,MPI_FLOAT, my_rank*2,my_rank+h1*10,MPI_COMM_W ORLD);if ( h1 > 0 &&2*my_rank+1 < (group_size-1) )MPI_Send(&c[h1][my_rank],1,MPI_FLOAT, my_rank*2+1,my_rank+h1*10,MPI_COMM_ WORLD);}if ( my_rank % 2 == 0 ){MPI_Recv(&c[h1+1][my_rank/2],1,MPI_FL OAT,my_rank/2,my_rank/2+(h1+1)*10,MPI_ COMM_WORLD,&status);c[h1][my_rank] =c[h1+1][my_rank/2];if ( h1 > 0 )MPI_Send(&c[h1][my_rank],1,MPI_FLOAT, my_rank*2,my_rank+h1*10,MPI_COMM_W ORLD);if ( h1 > 0 &&my_rank*2+1 < (group_size-1) )MPI_Send(&c[h1][my_rank],1,MPI_FLOAT, my_rank*2+1,my_rank+h1*10,MPI_COMM_WORLD);}if ( my_rank % 2 != 0 && my_rank > 1 ){MPI_Recv(&c[h1+1][(my_rank-1)/2],1,MPI_ FLOAT,(my_rank-1)/2,(my_rank-1)/2+(h1+1) *10,MPI_COMM_WORLD,&status);c[h1][my_rank] =c[h1+1][(my_rank-1)/2] + b[h1][my_rank] ;if ( h1 > 0 )MPI_Send(&c[h1][my_rank],1,MPI_FLOAT, my_rank*2,my_rank+h1*10,MPI_COMM_W ORLD);if ( h1 > 0 &&my_rank*2+1 < (group_size-1) )MPI_Send(&c[h1][my_rank],1,MPI_FLOAT, my_rank*2+1,my_rank+h1*10,MPI_COMM_ WORLD);}}MPI_Send(&c[0][my_rank],1,MPI_FLOAT,0, 0,MPI_COMM_WORLD);/*借助c[0][j],计算f[0][j]<-max{k|a[j]+a[j+1]+...+a[k] <= 1}*/MPI_Recv(&c[0][1],group_size-1,MPI_FLO AT,0,1,MPI_COMM_WORLD,&status);c[0][0]=0;for ( i = 1 ; i <= group_size - my_rank ; i++ ){s[i] = c[0][my_rank+i-1] - c[0][my_rank-1] ;}if ( s[group_size-my_rank] <= 1 ) mid = group_size - my_rank ;else{for ( i = 1 ; i <=group_size - my_rank ; i++ ){if ( s[i] > 1 ) break ;}mid = i - 1 ;}f[0][my_rank] = mid +my_rank - 1 ;MPI_Send(&f[0][my_rank],1,MPI_INT,0,0,M PI_COMM_WORLD);/*计算下次适应算法使用的箱子数目m*/MPI_Recv(&f[0][1],group_size-1,MPI_INT,0 ,2,MPI_COMM_WORLD,&status);f[0][group_size] = group_size -1 ;h = 0 ;for ( i = 1 ; i < group_size ;i++ ){e[0][i] = 1 ;}fflag = 0 ;while ( fflag == 0 ){if ( h > 0 ){for ( j = 1 ; j <= group_size - 1 ; j++ ){MPI_Recv(&e[h][j],1,MPI_INT,j,j+h*1000,M PI_COMM_WORLD,&status);MPI_Recv(&f[h][j],1,MPI_INT,j,j+h*1000,M PI_COMM_WORLD,&status);}}if ( f[h][1] == group_size - 1 ){fflag=1 ;}else{h = h + 1 ;if ( f[h-1][my_rank] == group_size - 1 ){e[h][my_rank] = e[h-1][my_rank];f[h][my_rank]=f[h-1][my_rank];}else{t =f[h-1][my_rank] + 1 ;e[h][my_rank] = e[h-1][my_rank] + e[h-1][t] ;f[h][my_rank] = f[h-1][t] ;}for ( i = 1 ; i <group_size ; i++ ){MPI_Send(&e[h][my_rank],1,MPI_INT,i,my_ rank+h*1000,MPI_COMM_WORLD);MPI_Send(&f[h][my_rank],1,MPI_INT,i,my_ rank+h*1000,MPI_COMM_WORLD);}}}height=h;if ( my_rank == 1 ){m = e[height][1] ;for ( i = 2 ; i < group_size ; i++ ){MPI_Send(&m,1,MPI_INT,i,2,MPI_COMM_ WORLD);}}else{ MPI_Recv(&m,1,MPI_INT,1,2,MPI_COMM _WORLD,&status);}/*计算d[0][j]=第j个箱子中第一个物品在输入序列中的编号*/tmpd = 1 ;for ( h = height ; h >= 0 ; h-- ){if ( my_rank <= tmpd && my_rank <= m ){if ( my_rank == 1 ){d[h][1] = 1 ;MPI_Send(&d[h][1],1,MPI_INT,2,h*100+1, MPI_COMM_WORLD);}if ( my_rank % 2 == 0 ){MPI_Recv(&d[h+1][my_rank/2],1,MPI_INT, my_rank/2,(h+1)*100+my_rank/2,MPI_COM M_WORLD,&status);td =d[h+1][my_rank/2] ;d[h][my_rank] = f[h][td] + 1 ;if ( my_rank*2 <= tmpd*2 && my_rank*2 <= m ){MPI_Send(&d[h][my_rank],1,MPI_INT,my_r ank*2,h*100+my_rank,MPI_COMM_WORL D);}if ( my_rank*2 <= tmpd*2 && my_rank*2 - 1 <= m )MPI_Send(&d[h][my_rank],1,MPI_INT,my_r ank*2-1,h*100+my_rank,MPI_COMM_WOR LD);}if ( my_rank % 2 !=0&& my_rank > 1 ){MPI_Recv(&d[h+1][(my_rank+1)/2],1,MPI_I NT,(my_rank+1)/2,(h+1)*100+(my_rank+1)/2 ,MPI_COMM_WORLD,&status);d[h][my_rank] = d[h+1][(my_rank+1)/2] ;if ( my_rank*2 <= tmpd*2 && my_rank*2 <= m ){MPI_Send(&d[h][my_rank],1,MPI_INT,my_r ank*2,h*100+my_rank,MPI_COMM_WORL D);}if ( my_rank*2 <= tmpd*2 && my_rank*2-1 <= m )MPI_Send(&d[h][my_rank],1,MPI_INT,my_r ank*2-1,h*100+my_rank,MPI_COMM_WOR LD);}}tmpd = tmpd * 2 ;}if ( my_rank == 1 )MPI_Send(&m,1,MPI_INT,0,0,MPI_COMM _WORLD);if ( my_rank <= m ){MPI_Send(&d[0][my_rank],1,MPI_INT,0,0, MPI_COMM_WORLD);}/*计算r[j]=第j个物品所放入的箱子序号*/MPI_Recv(&d[0][1],m,MPI_INT,0,1,MPI_C OMM_WORLD,&status);if ( d[0][m] <= my_rank ){r[my_rank] = m ;}else{for ( i = 0 ; i <= m ; i++ ){if ( d[0][i] >my_rank ) break ;}r[my_rank] = i - 1 ;}printf ( "number %d goods put into box %d\n" , my_rank, r[my_rank] );}}endtime = MPI_Wtime();printf(" that tooks %fsecond!\n",endtime-starttime);MPI_Finalize();}。