并行计算中的快排序算法实现-中科大讲义

"快排序算法的并行化-并行计算(中科大讲义)" 这篇资料主要探讨了如何将经典的快速排序算法进行并行化处理，以利用并行计算的优势提高排序效率。快速排序是一种高效的排序算法，其核心是分治策略，通过选取一个基准值，将数组分为两个子序列，使得一个子序列的所有元素都小于基准，另一个子序列的所有元素都大于或等于基准。然后递归地对这两个子序列进行快速排序。在单个处理器上，这个过程是顺序执行的。 并行计算是利用多个处理器或计算资源同时处理任务的技术，它可以显著加速计算密集型任务的执行速度。在并行计算环境下，快速排序的并行化通常涉及到如何将数据划分和任务分配给多个处理器，以便它们可以同时工作。 算法5.2描述了一个在PRAM-CRCW（同步多处理机模型，每个处理器在同一时钟周期内只能读取或写入一次内存）上的快排序二叉树构造算法。在这个算法中，每个处理器代表数组中的一个元素，并且有以下步骤： 1. 每个处理器首先把自己设为根节点，同时记录下父节点的位置。 2. 遍历所有处理器，对于非根节点的处理器，判断当前元素是否应该位于父节点的左侧。如果满足条件（当前元素小于父节点元素或者相等但索引小于父节点），则将自身设为父节点的左孩子；否则，设为右孩子。如果当前处理器已经是父节点的左孩子或右孩子，则退出循环。 这个并行化策略的关键在于有效利用处理器间的并行性，使得多个处理器可以在同一时间构建二叉排序树的不同部分。并行计算的课程大纲涵盖了一系列相关主题，包括并行计算机系统结构、当代并行机类型（如SMP、MPP和Cluster）、并行计算性能评测、并行算法设计基础和技术、数值算法的并行实现以及并行程序设计，这些都是理解和实现并行计算的重要组成部分。 并行计算与计算科学紧密相连，因为现代科学和工程问题往往需要处理大规模的数据和复杂的计算，这超出了单个处理器的能力范围。因此，理解并行计算机系统互连结构（如静态、动态互联网络和标准互连网络）和并行计算机结构模型（如共享存储和分布式存储系统）是至关重要的。并行计算机的访存模型（如PRAM-CRCW）对并行算法的设计和分析有着直接影响，因为它们定义了处理器如何访问和修改共享数据。 在这一领域，深入学习并行算法设计基础、一般设计方法和技术，以及并行程序设计模型和编程语言，如MPI和OpenMP，都是必要的。此外，了解并行编程环境和工具也是实现高效并行计算不可或缺的知识。通过这些，开发者可以更好地优化算法，充分利用多核处理器或分布式计算集群的计算能力，解决计算密集型问题。