并行算法设计技术：划分、分治与流水线

"本书是《并行计算系列丛书》的一部分，专注于并行算法的基本设计技术。作者陈国良是计算机领域的专家，该书是面向21世纪教学内容和课程体系改革计划的研究成果，适用于本科高年级学生和研究生的学习。书中涵盖了并行计算的硬件基础、并行算法设计、并行数值计算以及并行程序设计等内容，反映了学科的最新成就和发展趋势。" 正文: 并行算法的设计是计算机科学中的一个重要领域，特别是在高性能计算和大数据处理中起到关键作用。并行算法的基本设计技术是解决复杂问题的有效手段，虽然设计过程可能复杂，但通过不断的研究和发展，已经形成了一套可遵循的设计原则和技术。 首先，**划分设计技术**是最基础的并行算法设计方法。这种方法将原始问题划分为多个独立的部分，每个部分由不同的处理器并行处理。这种技术有几种常见的实现方式，如**均匀划分**，即将任务均等地分配给各个处理器；**方根划分**，根据问题规模的平方根进行分配；**对数划分**，利用对数运算减少通信开销；以及**功能划分**，依据任务的不同性质进行分配，确保处理器能高效利用。 其次，**分治设计技术**是一种广泛适用的设计策略，不仅用于串行算法，也适用于并行算法。它将大问题拆分为相同或相似的小问题，逐个解决，最后将子问题的结果合并得到原问题的答案。例如，快速排序和归并排序就是分治法的经典应用。 此外，**平衡树技术**和**倍增技术**是针对特定问题的并行算法设计技术。平衡树技术通常用于数据结构的操作，如查找、插入和删除，通过树形结构的优化来平衡工作负载。倍增技术则常用于动态规划问题，通过每次处理问题的二倍大小，减少计算次数。 **流水线设计技术**是并行处理中不可或缺的一部分，它可以将任务分解为多个阶段，每个阶段在一个独立的处理器上执行，依次传递数据，从而实现高效的并行化。流水线技术尤其适用于处理固定步骤的任务，如处理器内部的指令执行。 本书还介绍了并行计算的硬件基础，包括对称多处理机(SMP)、大规模并行处理机(MPP)、机群系统以及性能评测方法。在并行算法设计部分，除了基本技术，还涉及矩阵运算、线性方程组求解和快速傅里叶变换等数值计算问题。在并行编程方面，探讨了共享存储和分布式存储系统下的编程模型，以及并行程序设计环境和工具的使用。 这本书提供了全面的并行算法设计技术的介绍，不仅对理论进行了深入的探讨，还结合了实际的硬件和软件背景，是学习并行计算的宝贵资源。无论是计算机科学的学生还是科研工作者，都能从中受益，理解和掌握如何设计和实施高效的并行算法，以应对日益增长的计算需求。