使用OpenMP实现并行计数排序

"这篇文档是中山大学计算机科学与技术（超算）专业2019级学生黄玟瑜关于使用OpenMP实现并行版本计数排序的实验报告。实验目标是补充并行代码，理解非基于比较的计数排序算法，并优化其性能。" 在计算机科学领域，排序算法是数据处理的基础，而计数排序是一种非基于比较的排序算法，尤其适用于处理一定范围内的整数。这种算法的时间复杂度为Ο(n+k)，其中n是数组元素个数，k是整数的范围，比任何基于比较的排序算法都要快。计数排序通过牺牲额外的空间来换取更快的排序速度。 算法的核心步骤如下： 1. 接收一个待排序的数组a，记录数组的元素个数n。 2. 创建一个临时数组temp，大小与原数组a相同，用于存储排序后的结果。 3. 遍历数组a的每一个元素，对每个元素，统计数组中小于它的元素个数，这个计数即为该元素在排序后数组中的正确位置下标。 4. 将元素根据统计的计数写入临时数组temp的相应位置。 5. 最后，用临时数组temp覆盖原数组a，完成排序。 实验中提供的串行版本计数排序函数`Count_sort_serial`通过两层循环实现，外层循环遍历数组元素，内层循环计算小于当前元素的个数。注意到，当遇到相等的元素且索引较小的情况下，仍会增加count，以保持原有顺序。 在并行化过程中，关键在于如何有效地将任务分配给多个线程，并确保线程间无冲突地写入结果。由于每个线程只需要处理一部分元素，并将结果写入temp数组的不同位置，因此可以避免数据竞争。线程间的任务分配应尽可能均衡，以提高并行效率。 实验中，学生需完成的任务是编写并行版本的计数排序代码，利用OpenMP库来实现多线程处理，以提高排序的执行速度。OpenMP提供了一种方便的方式来控制多线程并行执行，通过添加特定的pragma指令，可以指示编译器自动处理并行化。 总结来说，本实验旨在让学生理解和实践计数排序算法，并通过OpenMP探索并行计算的可能性，提高算法在大规模数据下的执行效率。这不仅涉及到排序算法的理解，也涵盖了并行编程和资源管理的知识，对于计算机科学的学习和未来在高性能计算领域的应用具有重要意义。