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基于OMP和MPI的快速排序并行算法

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简介：
本研究提出了一种结合了OpenMP与MPI的高效并行快速排序算法，旨在优化大规模数据集上的处理速度与资源利用效率。 快速排序是一种基本的排序算法。当对一个有序数组使用首位为基准的方法进行快速排序时，其时间复杂度会达到O(n^2)，这与冒泡排序相同。然而，如果在每次划分后利用两个处理器分别处理生成的子区间并递归地完成排序操作，则可以显著提高排序效率。本程序采用了MPI和OpenMP两种方法来实现这一目标。

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  • 基于OMP和MPI的快速排序并行算法
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    本研究提出了一种结合了OpenMP与MPI的高效并行快速排序算法，旨在优化大规模数据集上的处理速度与资源利用效率。 快速排序是一种基本的排序算法。当对一个有序数组使用首位为基准的方法进行快速排序时，其时间复杂度会达到O(n^2)，这与冒泡排序相同。然而，如果在每次划分后利用两个处理器分别处理生成的子区间并递归地完成排序操作，则可以显著提高排序效率。本程序采用了MPI和OpenMP两种方法来实现这一目标。
     
  • 基于MPI的快速排序并行程序
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    本项目开发了一种利用MPI（消息传递接口）实现的快速排序算法并行版本。该程序显著提高了大规模数据集上的排序效率，展现了优秀的可扩展性和高性能计算潜力。 用MPICH实现的快速排序算法可以在高性能计算机环境下运行，大家可以学习一下。
     
  • 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。
     
  • 基于 Pthreads 的并行快速排序算法
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    本研究设计了一种基于Pthreads的并行快速排序算法，通过多线程技术优化了快速排序过程中的递归调用，提高了大规模数据集上的处理效率和速度。 使用 Pthreads 的并行快速排序算法涉及快速排序算法的实现、优化及并行化处理。该过程采用Pthreads进行并行化，并用C语言编写代码。为了提升快速排序算法的表现，我们对主元选择策略以及编译器标志进行了优化调整。同时，通过将程序并行化和引入尾递归技术来进一步提高性能。待排序的数据为一个包含0.0至1.0之间非负双精度值的数组。
     
  • 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。
     
  • 并行程序设计中的MPI、冒泡和快速排序
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    本文探讨了在并行计算环境中使用MPI技术优化经典排序算法——冒泡排序与快速排序的方法，分析其性能差异。 适合初学者学习的MPI程序包括冒泡排序和快速排序。这些示例有助于理解如何使用MPI进行并行计算的基本概念和技术。通过实现这两个经典的排序算法，学生可以更好地掌握消息传递接口(MPI)的基础知识，并且能够将理论应用到实践中去解决实际问题。
     
  • 基于MPI的快速排序实现
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    本研究探讨了在并行计算框架下使用MPI（消息传递接口）对快速排序算法进行优化的方法，旨在提升大规模数据集上的排序效率。通过分析和实验验证，提出了一种高效的分布式快速排序策略，显著减少了排序所需的时间与资源消耗。 使用MPI实现快速排序可以提高算法的效率。
     
  • 基于MPI的PSRS并行排序算法实现
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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和OpenMP的并行计算——冒泡排序
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    本文探讨了如何运用MPI（消息传递接口）与OpenMP技术对经典的冒泡排序算法进行优化，实现高效的并行化处理，以提升大规模数据集上的排序性能。 本段落是一份实验报告，主要介绍了冒泡排序的并行化实现。作者利用MPI和openMP技术对冒泡排序算法进行了优化，并显著提高了其效率。实验结果显示，采用并行计算方法可以大幅减少排序时间，提升程序运行速度。文章详细描述了实验过程、所用的方法以及结果，并对其成果进行了分析与总结。
     
  • 基于MPI的枚举排序并行算法实现
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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。