并行计算实验快速排序的并行算法.doc

文档介绍：并行计算实验快速排序的并行算法
并行计算实验快速排序的并行算法
并行计算实验快速排序的并行算法

1、熟悉快速排序的串行算法
2、熟悉快速排序的并行算法
3、实现快速排序的并行算法
实验环境和软件
单台或联网的多台PC机，Linux操作系统，MPI系统。

1、快速排序的基本思想
2、单处理机上快速排序算法
3、快速排序算法的性能
4、快速排序算法并行化
5、描述了使用2m个处理器完成对n个输入数据排序的并行算法。
6、在最优的情况下并行算法形成一个高度为logn的排序树
7、完成快速排序的并行实现的流程图
8、完成快速排序的并行算法的实现

、快速排序（Quick Sort）是一种最基本的排序算法，它的基本思想是：在当前无序区R[1，n]中取一个记录作为比较的“基准”（一般取第一个、最后一个或中间位置的元素），用此基准将当前的无序区R[1，n]划分成左右两个无序的子区R[1，i-1]和R[i，n](1≤i≤n)，且左边的无序子区中记录的所有关键字均小于等于基准的关键字，右边的无序子区中记录的所有关键字均大于等于基准的关键字；当R[1，i-1]和R[i，n]非空时，分别对它们重复上述的划分过程，直到所有的无序子区中的记录均排好序为止。
、单处理机上快速排序算法
输入：无序数组data[1,n]
输出：有序数组data[1,n]
Begin
call procedure quicksort(data,1,n)
End
procedure quicksort(data,i,j)
Begin
(1) if (i<j) then
()r = partition(data,i,j)
()quicksort(data,i,r-1);
()quicksort(data,r+1,j);
end if
End
procedure partition(data,k,l)
Begin
(1) pivo=data[l]
(2) i=k-1
(3) for j=k to l-1 do
if data[j]≤pivo then
并行计算实验快速排序的并行算法
并行计算实验快速排序的并行算法
并行计算实验快速排序的并行算法
i=i+1
exchange data[i] and data[j]
end if
end for
(4) exchange data[i+1] and data[l]
(5) return i+1
End
、快速排序算法的性能主要决定于输入数组的划分是否均衡，而这与基准元素的选择密切相关。在最坏的情况下，划分的结果是一边有n-1个元素，而另一边有0个元素（除去被选中的基准元素）。如果每次递归排序中的划分都产生这种极度的不平衡，那么整个算法的复杂度将是Θ（n2）。在最好的情况下，每次划分都使得输入数组平均分为两半，那么算法的复杂度为O（nlogn）。在一般的情况下该算法仍能保持O（nlogn）的复杂度，只不过其具有更高的常数因子。
、快速排序算法并行化的一个简单思想是，对每次划分过后所得到的两个序列分别使用两个处理器完成递归排序。例如对一个长为n的序列，首先划分得到两个长为n/2的序列，将其交给两个处理器分别处理；而后进一步划分得到四个长为n/4的序列，再分别交给四个处理器处理；如此递归下去最终得到排序好的序列。当然这里举的是理想的划分情况，如果划分步骤不能达到平均分配的目的，那么排序的效率会相对较差。
、描述了使用2m个处理器完成对n个输入数据排序的并行算法。
快速排序并行算法
输入：无序数组data[1,n]，使用的处理器个数2m
输出：有序数组data[1,n]
Begin
para_quicksort(data,1,n,m,0)
End
procedure para_quicksort(data,i,j,m,id)
Begin
(1) if (j-i)≤k or m=0 then
() Pid call quicksort(data,i,j)
else
() Pid: r=patrition(data,i,j)
() P id send data[r+1,m-1] to Pid+2m-1
() para_quicksort(data,i,r-1,m-1,id)
() para_quicksort(data,r+1,j,m-1,id+2m-1)
(1.