并行排序的算法思想是什么

并行排序算法的基本思想是将一个大规模的排序问题分解成若干个小规模的排序问题，并将这些小问题分配给多个处理器进行并行计算，最后再将各个结果合并成一个有序的序列。常见的并行排序算法包括快速排序、归并排序、桶排序等。

其中，快速排序是一种基于比较的排序算法，它通过选择一个基准元素，将序列分割成两个子序列，并递归地对子序列进行排序。在并行计算过程中，可以将待排序序列分成若干个子序列，分别在多个处理器上进行快速排序，最后再将子序列合并成一个有序序列。

归并排序也是一种基于比较的排序算法，它通过将待排序序列分成若干个子序列，分别进行排序，最后将排好序的子序列合并成一个有序序列。在并行计算过程中，可以将待排序序列分成若干个子序列，分别在多个处理器上进行归并排序，最后再将排好序的子序列合并成一个有序序列。

桶排序是一种非基于比较的排序算法，它通过将待排序元素分配到不同的桶中，对每个桶中的元素进行排序，最后将所有桶中的元素合并成一个有序序列。在并行计算过程中，可以将待排序元素分配到多个桶中，并在多个处理器上并行地对每个桶中的元素进行排序，最后再将所有桶中的元素合并成一个有序序列。

相关问题

适合并行处理的排序算法是

适合并行处理的排序算法之一是双调排序算法。双调排序是一种data-independent的排序方法，即比较顺序与数据无关，特别适合用于并行计算，如使用GPU、FPGA进行计算。

双调排序算法的基本思想是将待排序序列分成若干个子序列，通过比较和交换操作，使每个子序列变成有序的双调序列，然后再通过归并操作将这些子序列合并成一个完全有序的序列。双调序列是一个先单调递增后单调递减（或者先单调递减后单调递增）的序列。

双调排序算法在GPU实现上也有很好的效果，可以实现高效的并行计算。同时，双调排序算法还可以通过Batcher定理进行扩展，可以实现更大规模的并行计算。

参考文献：
CUDA(六). 从并行排序方法理解并行化思维——冒泡、归并、双调排序的GPU实现, http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/47110991
并行计算】Bitonic Sort（双调排序）基础, http://blog.csdn.net/jiange_zh/article/details/49533477
双调排序：从串行到并行，以及OpenCL上的实现, http://blog.csdn.net/bryanlai0720/article/details/45094675
n!=2^k的双调排序网络, http://blog.csdn.net/ljiabin/article/details/8630627
分段双调排序实现, http://blog.csdn.net/u014226072/article/details/56840243

c++并行排序算法伪代码

C++ 是一种通用编程语言，支持面向对象、过程化和泛型编程等多种编程范式，同时也提供了丰富的库和工具支持。并行排序算法是一种通过并行计算来加速排序的算法，常见的有快速排序、归并排序、桶排序等。下面是一个简单的归并排序算法的伪代码：

merge_sort(array A, int p, int r)
    if p < r
        int q = (p + r) / 2
        spawn merge_sort(A, p, q)
        merge_sort(A, q+1, r)
        sync
        merge(A, p, q, r)

merge(array A, int p, int q, int r)
    int n1 = q - p + 1
    int n2 = r - q
    array L[n1+1], R[n2+1]
    for i = 1 to n1
        L[i] = A[p+i-1]
    for j = 1 to n2
        R[j] = A[q+j]
    L[n1+1] = infinity
    R[n2+1] = infinity
    int i = 1, j = 1
    for k = p to r
        if L[i] <= R[j]
            A[k] = L[i]
            i = i + 1
        else
            A[k] = R[j]
            j = j + 1

上述代码使用了 C++11 提供的 `spawn` 和 `sync` 关键字，以及无限大（infinity）作为哨兵元素来简化归并操作。具体来说，`merge_sort` 函数使用递归分治的思想，将待排序数组不断二分，并将左右两部分子数组并行地进行排序。`merge` 函数则实现了归并操作，将两个有序子数组合并成一个有序数组。