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Pthread实现的桶排序并行算法

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简介:
本研究采用Pthreads库实现了高效的桶排序并行算法,通过多线程技术优化数据处理流程,显著提升了大规模数据集上的排序性能。 利用Pthread多线程工具实现桶排序的并行化,并在Linux下调试通过。

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  • Pthread
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    本研究采用Pthreads库实现了高效的桶排序并行算法,通过多线程技术优化数据处理流程,显著提升了大规模数据集上的排序性能。 利用Pthread多线程工具实现桶排序的并行化,并在Linux下调试通过。
  • 基于MPIPSRS
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    本研究提出了一种基于MPI的PSRS(Pair-Sample Recursive Sorting)并行排序算法实现方法,有效提高了大规模数据集上的排序性能。 使用MPI计算的完整的PSRS(并行排序)代码适用于并行计算课程实验。
  • 基于MPI枚举
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    本研究提出了一种基于消息传递接口(MPI)的高效枚举排序并行算法实现方法,旨在优化大规模数据处理中的排序操作性能。通过深入分析和实验验证,展示了该算法在多处理器环境下的优越性与广泛应用潜力。 枚举排序是一种简单的排序算法,其核心思想是对每个待排序的元素统计小于它的所有元素的数量,从而确定该元素在最终序列中的位置。实现这种算法的并行化相对简单:假设对一个长度为n的输入序列使用n个处理器进行排序,可以安排每个处理器负责处理其中一个元素的位置定位任务。然后将所有的定位信息汇总到主进程处,由主进程完成所有元素的确切排列。
  • 基于FPGARTL
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    本研究聚焦于利用FPGA平台开发高效的并行全排序算法,并详细描述了该算法的寄存器传输级(RTL)设计与实现。 这段文字描述了一个包含FPGA实现并行全排序的RTL代码和仿真文件的设计,适用于IP设计中的数值排序功能。
  • C++中
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    本文档详细介绍了如何在C++中实现高效的桶排序算法,并探讨了其适用场景和优化方法。 这段文字描述的是一个代码实现清晰明了,并且是按照《算法导论》中的模块来编写的。
  • C++版本
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    本文章介绍了一种使用C++编写的高效桶排序算法实现,详细解释了其工作原理和代码细节,并提供了示例以展示其实现过程。 本算法使用桶排序对一个随机数组进行排序,编程语言为C++。
  • 基于pthread高斯消元
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    本研究提出了一种基于POSIX线程(pthread)的高斯消元法并行算法,旨在提高大规模线性方程组求解效率。通过优化任务分配与同步机制,显著减少了计算时间和资源消耗,为科学计算提供了高效解决方案。 高斯消元法的并行实现使用了VS2015和pthread,并结合了SSE和AVX,在AVX X64环境下运行。
  • 快速
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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。
  • C++中
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    本文介绍了如何在C++编程语言中实现高效的归并排序算法,通过代码示例详细解释了其工作原理和步骤。 C++实现归并排序算法是基于分治法的一种有效方法。该算法通过将已有序的子序列合并成完全有序的序列来完成整个数组的排序工作。 归并排序的工作原理如下: 1. 分配一个大小为两个已经排序过的子序列之和的空间,用于存放最终合并后的结果。 2. 设置两个指针分别指向这两个有序子序列的起始位置。 3. 比较两指针所指示元素,选择较小的一个放入到临时空间中,并移动对应的指针至下一个位置。 4. 重复步骤3直到某一个指针超出其所在序列尾部。 5. 将另一个未处理完的序列剩余部分直接复制到合并后的结果末尾。 在C++编程语言环境中实现归并排序时,通常采用递归函数来完成。以下是一个简单的示例代码: ```cpp #include using namespace std; void Merge(int arr[], int temp[], int start, int mid, int end) { int i = start, j = mid + 1, k = start; while (i != mid + 1 && j != end + 1) { if (arr[i] > arr[j]) temp[k++] = arr[j++]; else temp[k++] = arr[i++]; } while (i != mid + 1) temp[k++] = arr[i++]; while (j != end + 1) temp[k++] = arr[j++]; for (i = start; i <= end; i++) arr[i] = temp[i]; } void MergeSort(int arr[], int temp[], int start, int end) { if (start < end) { int mid = start + (end - start) / 2; MergeSort(arr, temp, start, mid); MergeSort(arr, temp, mid + 1, end); Merge(arr, temp, start, mid, end); } } int main() { int a[8] = {50, 10, 20, 30, 70, 40, 80, 60}; int i; int b[8]; MergeSort(a, b, 0, 7); for (i = 0; i < 8; i++) cout << a[i] << ; return 0; } ``` 此示例展示了如何使用递归函数实现归并排序。首先,数组被分成两个子序列,并对每个子序列进行递归调用排序操作;然后通过Merge函数将这两个已排序的子序列合并为一个完全有序的大序列。 归并排序的时间复杂度是O(n log n),空间复杂度是O(n)。因此它是一种高效的算法,同时也是一种稳定的排序方式(即保持原始顺序)。这种技术在解决各种排序问题时非常有用。
  • 快速验中应用
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    本研究探讨了快速排序并行算法在现代并行计算环境下的实现与优化,并分析其在大规模数据处理中的性能表现。 3.1 实验目的与要求 1. 熟悉快速排序的串行算法。 2. 了解并熟悉快速排序的并行算法。 3. 完成快速排序的并行算法实现。 3.2 实验环境及软件 实验可以在单台或联网多台PC机上进行,操作系统为Linux,并使用MPI系统。 3.3 实验内容 1. 快速排序的基本概念和思想。 2. 在单处理机上的快速排序算法应用。 3. 分析并评估快速排序算法的性能表现。 4. 探讨如何将快速排序算法实现并行化。 5. 描述使用2m个处理器完成对n个输入数据进行排序的具体并行算法方案。 6. 讨论在最优情况下,并行算法能够形成一个高度为log(n)的排序树结构。 7. 完成绘制用于指导快速排序并行实现流程图的任务。 8. 实现快速排序的并行版本,包括从设计到编码的所有步骤。