文档介绍：并行排序算法
先简单说一下给的A,Ｂ,C　三种算法(见上面引用的那篇博客),A算法将耗时的平方和开平方计算放到比较函数中,导致Aｒｒay．Sｏrｔ时,每次亮亮比较都要执行平方和开平方计算,其平均算法复杂度为　O（ｎlｏg2ｎ) 。　而B 将平方和开平方计算提取出来,算法复杂度降低到　O（ｎ) ,这也就是为什么B比Ａ效率要高很多的缘故。C　和 B 相比,将平方函数替换成了ｘ*x ,由于少了远程函数调用和Ｐoｗ函数本身的开销,效率有提高了不少。我在Ｃ的基础上编写了D算法,D算法采用并行计算技术,在我的双核笔记本电脑上数据量比较大的情况下,其排序效率较C要提高30％左右。
下面重点介绍这个并行排序算法。算法思路其实很简单,就是将要排序的数组按照处理器数量等分成若干段,然后用和处理器数量等同的线程并行对各个小段进行排序,排序结束和,再在单一线程中对这若干个已经排序的小段进行归并排序,最后输出完整的排序结果。考试大考虑到和．Net 　兼容,没有用微软提供的并行库,而是用多线程来实现。
下面是测试结果:
　ｎＡＢ　Ｃ D
32７68　０．７３４5 　
　　６5535　　　　
　１３107２　　　
　2６214４　０．２95８6
　 5２4２88 15．０3４2 0．96８9
　　１048５7６　
　 2097１5２　3．０８２8 2．３09５
　从测试结果上看,当要排序的数组长度较短时,并行排序的效率甚至还没有不进行并行排序高,这主要是多线程的开销造成的。当数组长度增大到２5万以上时,并行排序的优势开始体现出来,随着数组长度的增长,排序时间最后基本稳定在但线程排序时间的　7４% 左右,其中并行排序的消耗大概在5０%左右,归并排序的消耗在 14%左右。由此也可以推断,如果在4ＣPU的机器上,其排序时间最多可以减少到单线程的　１４　+ ２5 =　3９%。8　ＣＰＵ为１４＋　１2．5 =　％。
　目前这个算法在归并算法上可能还有提高的余地,如果哪位高手能够进一步提高这个算法,不妨贴出来一起交流交流。
下面分别给出并行排序和归并排序的代码:
　　并行排序类　PａrａlｌｅｌＳort
Pａｒａlletsｏrt　类是一个通用的泛型,调用起来非常简单,下面给一个简单的iｎt型数组的排序示例:
　 clasｓ IntCｏmpaｒer :　ＩＣompareｒ　＜ int ＞
｛
　 IＣomｐaｒer Membｅrs　＃regiｏn ＩＣomparｅr　Meｍｂｅｒs
　 pｕbliｃ　ｉｎt　Coｍｐaｒe（　int x, iｎｔ y)
　{
　　returｎ（ｙ);
　　｝
　#ｅnｄrｅgion
｝
　　ｐｕblｉｃ　ｖoｉd　ＳｏrtInｔ(　inｔ []　arraｙ)
{
　＜ｉｎt　＞ｐａrａｌlelSｏrｔ = nｅw ＜ iｎt > （);
　pａｒaｌｌｅlＳｏrｔ．Sｏｒt(ａrｒaｙ,　neｗ　IｎtＣoｍpａrｅr（）);
　}
只要实现一个T类型两两比较的接口,然后调用PaｒaｌlelSorｔ的　Sorｔ　方法就可以了,是不是很简单?
　下面是ＰａrallelＳｏrｔ类的代码
　ｕsｉｎｇＳｙｓｔem;
ｕsing ;
　 using ;
ｕｓing ;
　ｕsinｇ　Ｓysｔeｍ．Ｔhｒeaｄｉng;
　 namespaｃｅ Sｏrt
{
　 /**／　/／／
／//　ＰaralｌeｌSｏrt
///
／／／
pｕbliｃ clａｓｓＰａｒaｌlelSorｔ＜　T >
　｛
enum Staｔus
　{
Idlｅ = 0　,
Ｒunｎiｎg = １ ,
　 Fｉnish　= 2 ,
　}
　　cｌass ParaｌlelEntitｙ
　{
　 puｂｌiｃ Statｕs　Sｔａｔuｓ;
　publｉｃ T［］　Arraｙ;
　ｐublic ICompaｒeｒ < T　>