多线程外部排序与词频统计C++实现

资源摘要信息:"sorting-wordcount:多线程外部排序&词频统计" 标题中提到的"多线程外部排序&词频统计"是一个描述性的标题，它涵盖了两个主要的计算机编程任务：外部排序和词频统计。这两个任务都是数据处理中的常见操作，尤其是在需要处理大量数据的场景下。 外部排序是一种排序算法，用于处理那些无法全部装入内存的数据。当数据量超过了计算机的物理内存容量时，就需要使用外部排序算法。这种排序方法通常涉及将数据分批读入内存，排序后写回磁盘，然后再进行合并。多线程外部排序则是在外部排序的基础上引入了多线程并行处理的概念，利用现代多核处理器的能力，可以显著提高排序过程的效率。 词频统计是指对一段文本或一组文本中的单词出现的频率进行计数。这通常用于文本分析、搜索引擎优化、信息检索等领域。在词频统计中，可能需要处理大量的文本数据，并从中提取有用的信息。 描述部分提供了关于如何使用这一资源的具体信息。它提到了使用Makefile来编译源代码，Makefile是一种常用的构建工具，可以帮助自动化编译过程。此外，描述中还提到了如何通过修改源代码顶部的参数来调整线程数，这说明了程序设计时考虑到了可扩展性和灵活性，允许用户根据自己的需要调整程序的并行级别。 描述中还提及了通过输入文件参数执行二进制代码，这意味着程序设计时考虑到了模块化和参数化，使得程序可以根据不同的输入文件执行相应的排序和统计任务。 此外，描述中还提到了使用消息传递接口（MPI）进行分布式外部排序。MPI是一种消息传递库的标准，它允许在分布式内存系统上进行高效的并行计算。这表明程序不仅支持多线程并行处理，还能够扩展到分布式计算环境中，进一步提高大规模数据处理的效率。 描述的最后部分提供了在已经部署了分布式处理模块MPI的集群上操作的具体步骤，包括编译源代码、配置主机文件、设置运行参数，并执行run.sh脚本文件。这些步骤对于熟悉分布式系统操作的用户来说是常规的操作流程。 标签"C++"说明了这个项目是使用C++语言编写的。C++是一种广泛使用的高性能编程语言，它支持面向对象、泛型编程以及多线程等多种编程范式，非常适合开发需要高性能计算的应用程序。 压缩包子文件的文件名称列表中的"sorting-wordcount-master"表明这是一个主分支或者主要版本的项目文件夹，它可能包含了所有的源代码文件、Makefile、run.sh脚本以及其他必要的文件和文档。 总结以上信息，我们可以得出这个项目的知识点主要涉及以下几个方面： 1. 外部排序算法：这是处理大量数据时使用的一种高效排序方法，适用于数据量超过内存限制的情况。 2. 多线程编程：利用现代处理器的多核特性，通过多线程并行处理提高程序运行效率。 3. 词频统计：分析文本数据，统计单词出现频率的应用，常用于文本分析等领域。 4. Makefile：一个用于自动化编译和构建程序的工具，提高了程序编译的效率。 5. MPI（消息传递接口）：一种支持分布式内存系统中并行计算的库，它使程序能够运行在多个处理器上，以并行的方式处理大规模数据。 6. C++编程：一种性能优异的编程语言，用于编写复杂和高效的程序。 上述知识点不仅涉及到了具体的编程技术，还包括了编程实践中的一些最佳实践，如使用Makefile进行程序的构建和管理，以及利用并行计算框架提升计算效率。