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OpenMP-Sort: 利用 OpenMP 实现快速排序、归并排序、基数排序及并行快速排序

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简介：
OpenMP-Sort项目采用OpenMP技术实现多种经典排序算法的并行版本，包括快速排序、归并排序和基数排序，并创新性地提出并实现了高效的并行快速排序方法。 该程序是在 gcc 4.7.3 和 openmp 3.1 上开发的。

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  • OpenMP-Sort: 利用 OpenMP 实现快速排序、归并排序、基数排序及并行快速排序
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    OpenMP-Sort项目采用OpenMP技术实现多种经典排序算法的并行版本，包括快速排序、归并排序和基数排序，并创新性地提出并实现了高效的并行快速排序方法。 该程序是在 gcc 4.7.3 和 openmp 3.1 上开发的。
     
  • 基于OpenMP的快速排序实现
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    本研究探讨了在多核处理器环境下利用OpenMP并行化技术优化快速排序算法的方法，旨在提升其执行效率和数据处理能力。通过实验分析比较不同策略下的性能差异，为实际应用中的大规模数据排序提供参考方案。 使用OpenMP实现快速排序可以通过设置NUM_THREADS来指定线程数。构建树的时间复杂度为θ(1)，树的高度为θ(logn)，整体时间复杂度为θ(logn)。
     
  • C++中插入排序、冒泡排序、归并排序和快速排序的实现
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    本文章深入探讨了四种常见的排序算法在C++中的具体实现方法，包括插入排序、冒泡排序、归并排序以及快速排序。通过详细的代码示例展示每种排序方式的工作原理与特点，适用于编程学习者和技术爱好者深入了解和掌握这些基础却重要的数据处理技巧。 插入排序、冒泡排序、归并排序和快速排序这四种排序方式的C++实现分别被编写成了独立的函数，在主函数中可以选择调用这些函数中的任意一个。初始化数组时使用了随机种子`srand((int)time(0))`，并且在宏定义中设置了数组大小。
     
  • C++中归并排序和快速排序的实现.zip
    优质
    本资源提供了C++语言中归并排序与快速排序的具体实现代码。内含详细注释帮助理解算法原理及操作流程，适用于学习与实践数据结构与算法相关课程。 本段落介绍如何用C++实现归并排序与快速排序两种算法。
     
  • Matlab中的快速排序与归并排序算法
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    本篇文章探讨了在MATLAB环境中实现快速排序和归并排序的具体方法及优化策略，旨在帮助读者理解这两种经典排序算法的实际应用。 使用MATLAB实现快速排序和归并排序的方法可以应用于各种数据处理场景。这两种算法都是高效的排序技术，在不同的应用场景下各有优势。快速排序以其平均情况下的高效性能著称，而归并排序则因其稳定的性质在某些情况下更为适用。通过编写相应的MATLAB代码，用户能够更好地理解和应用这些基本的但又非常重要的计算机科学概念。
     
  • 并行快速排序算法
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    并行快速排序算法是一种高效的排序方法，通过利用多线程或分布式计算技术，将大型数据集分割成多个部分进行同时处理，大幅提高了大规模数据排序的速度和效率。 快速排序的并行实现可以提高效率。一个简单的思想是，在每次划分后得到两个序列时，使用两个处理器分别完成这两个序列的递归排序过程。
     
  • 采用串行、OpenMP、MPI及OpenMP+MPI实现快速排序算法并进行时间性能对比
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    本研究探讨了在不同多线程与分布式计算框架下（包括串行、OpenMP、MPI及其组合）快速排序算法的时间效率，并进行了详尽的性能对比分析。 题目描述：实现一种或多种并行排序算法。 要求： 1. 使用MPI、OpenMP及MPI+OpenMP编写上述并行程序。 2. 利用VTune等工具对程序进行瓶颈分析与优化。 3. 提交包含源代码及其变量和语句详细说明的文档。 4. 在实验报告中通过图表展示CPU串行程序和三种并行程序在各种规模下的运行时间对比结果。（5）(选做) 在实验报告中利用图表展现不同数据分配方法下，三种并行程序在各种规模下的运行时间比较。 设计思路步骤： 1. 主要采用快速排序算法实现（适用于串行、OpenMP和MPI版本），所需环境为VS2019+OpenMP+MPI。完成CPU串行程序与三种并行程序的各种规模的性能测试，并制作对比图。 2. 使用Visual Studio工具对程序进行瓶颈分析，比较不同数据分配方法在数组规模400万下的运行时间表现，并绘制相应图表。 该作业内容真实且全面地展示了个人项目成果。环境配置需自行完成。
     
  • C++中的快速排序和归并排序对比.rar_归并排序算法解析及代码实现_c++排序算法
    优质
    本资源深入剖析了C++中快速排序与归并排序两种经典排序算法，重点讲解了归并排序的工作原理及其在C++语言下的具体实现方法。 本程序涉及快速排序算法与归并排序的比较，并分析两者所需的时间。
     
  • 基于 OpenMP 的快速排序实现（C 语言代码）
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    本项目采用C语言编写，通过OpenMP技术并行化经典快速排序算法，显著提升了大规模数据集上的排序效率。 并行（OpenMP）快速排序代码用C语言编写，并且可以统计执行时间以估计并行效率。
     
  • 基于MPI的快速排序并行实现
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    本研究探讨了在MPI框架下快速排序算法的高效并行化策略，旨在提高大规模数据集上的处理速度和资源利用率。 利用MPI实现快速排序的并行算法，并用C语言进行编程。