MPI与串匹配算法并行实现分析

"并行程序设计开题报告，主要探讨了串匹配算法的并行实现，特别是KPM算法和矩阵运算的并行化策略，并对消息传递接口(MPI)进行了详细介绍。MPI是并行计算中常用的消息传递编程模型，适用于大规模并行处理机和机群系统，具有高可移植性。此外，串匹配算法在多种领域如文本处理、生物信息学等有广泛应用。" 在并行程序设计中，消息传递接口(MPI)是关键的技术之一。它是由MPI论坛制定的一种标准，提供了上百个函数调用来支持Fortran和C语言的并行编程。MPI不是一种独立的语言，而是一种库描述，其核心思想是进程间通过显式发送和接收消息来交换数据。每个进程拥有独立的地址空间，不允许直接访问其他进程的数据，必须借助MPI的函数进行通信。这种编程模型适合大规模并行处理和可扩展性良好的算法，因为需要用户精细地划分任务和管理数据交换。 串匹配算法是字符串处理中的基础操作，分为精确匹配和近似匹配。在许多应用场景中，如文本编辑、数据压缩、网络安全、生物信息学等，串匹配都是至关重要的问题。KMP算法是串匹配的一种高效方法，通过预处理避免不必要的比较，提高了匹配效率。同时，矩阵运算的并行化对于大量数据处理也是必不可少的，它可以显著加速计算速度，特别是在科学计算和数据分析中。 并行化KPM算法和矩阵运算通常涉及将任务分解为多个子任务，分配给不同的进程执行。每个进程负责一部分计算，然后通过MPI进行结果的同步和合并。这样的并行化策略可以充分利用多核处理器或者分布式系统的计算能力，提高整体性能。 在实际应用中，MPI的高可移植性使得基于MPI的并行程序能在多种平台和系统上无缝运行，包括IBMPC、Windows、Unix工作站以及各种并行计算机。因此，理解和掌握MPI及并行串匹配算法的实现对于提升并行计算的效率和适应性具有重要意义。在进行并行程序设计时，需要考虑算法的并行性、数据分割、通信开销以及并行效率等问题，以确保并行程序的性能优化。