python 使用多进程Multiprocessing分组计算方法 实现数组的折半排序问题

以下是使用多进程Multiprocessing分组计算方法实现数组的折半排序问题的Python代码示例：

import multiprocessing

def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    mid = len(arr) // 2
    left_arr = merge_sort(arr[:mid])
    right_arr = merge_sort(arr[mid:])
    return merge(left_arr, right_arr)

def merge(left_arr, right_arr):
    i, j = 0, 0
    result = []
    while i < len(left_arr) and j < len(right_arr):
        if left_arr[i] < right_arr[j]:
            result.append(left_arr[i])
            i += 1
        else:
            result.append(right_arr[j])
            j += 1
    result += left_arr[i:]
    result += right_arr[j:]
    return result

def sort_chunk(chunk):
    return merge_sort(chunk)

def parallel_merge_sort(arr, num_processes):
    chunk_size = len(arr) // num_processes
    chunks = [arr[i:i+chunk_size] for i in range(0, len(arr), chunk_size)]
    with multiprocessing.Pool(num_processes) as pool:
        result = pool.map(sort_chunk, chunks)
    while len(result) > 1:
        left = result.pop(0)
        right = result.pop(0)
        result.append(merge(left, right))
    return result[0]

if __name__ == '__main__':
    arr = [5, 2, 8, 3, 1, 6, 9, 7, 4]
    num_processes = 2
    print(parallel_merge_sort(arr, num_processes))

在上面的代码中，首先定义了一个 `merge_sort` 函数来实现归并排序算法，然后定义了一个 `merge` 函数来实现归并操作。接下来定义了一个 `sort_chunk` 函数，它接收一个数组块作为参数并返回排序后的数组块。最后定义了一个 `parallel_merge_sort` 函数，它接收一个数组和一个整数作为参数，表示要使用的进程数。该函数将输入数组分成多个块，并在多个进程中对每个块进行排序。然后对分块后的结果进行归并操作，直到最终得到完整的排序结果。

在示例中，我们使用了一个包含9个元素的数组作为输入数据，并将进程数设置为2。运行程序后，输出结果为：`[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]`，表示成功对数组进行了折半排序。