使用OpenMP实现并行计数排序

"19335074_黄玟瑜_hw41" 这篇文档是中山大学计算机学院本科生的一份实验报告，实验内容是使用OpenMP实现并行版本的计数排序算法。计数排序是一种非基于比较的排序算法，其时间复杂度为Ο(n+k)，适用于整数范围较小的情况，能提供比比较排序更高的效率。 实验原理： 计数排序的基本思路是通过统计每个元素出现的次数，然后根据这些统计信息确定每个元素在排序后数组中的位置。具体步骤包括： 1. 输入一个待排序数组a，数组长度为n。 2. 创建一个临时数组temp，同样大小，用于存储排序后的结果。 3. 遍历数组a，对于每个元素，计算小于它的元素个数count，这个count就是该元素在新数组中的下标。 4. 将元素按照下标存入temp数组中，保持大小相等元素的相对位置不变。 5. 最后，将temp数组复制回原数组a。 串行程序实现： 实验提供的串行版本的计数排序函数`Count_sort_serial`使用两个嵌套循环实现，外层循环遍历数组a的每个元素，内层循环统计小于当前元素的元素个数，并更新count。若遇到相等且索引较小的元素，count仍加一以保持相对顺序。 实验过程： 实验的目标是编写并行版本的计数排序。这里可以利用OpenMP库进行多线程编程，将任务分配给多个子线程，每个线程负责一部分元素的统计和写入工作。由于每个线程处理不同部分的数据并写入不同的位置，因此可以避免数据竞争问题。 代码解释： 实验代码中提到的关键部分是使用`#pragma omp parallel num_threads(thread_num)`来启动并行区域，并指定线程数量。然后，可以使用OpenMP的`for`循环来划分任务，例如： ```c #pragma omp parallel for for (i = 0; i < n; i++) { // 计算每个元素的count，并写入temp数组 } ``` 这样，每个线程都会处理一部分元素的计数，并将其写入temp数组的相应位置。 总结： 这份实验报告涉及的知识点包括计数排序算法的原理、串行实现以及如何使用OpenMP进行并行化改进。通过并行化，可以有效利用多核处理器的计算能力，提高排序的效率，尤其在处理大数据量时效果显著。在实现过程中，需要特别注意避免并行环境下的数据竞争问题，确保程序的正确性和效率。