并行快速排序已实现，效率更高。-ITADN社区

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。

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。

C++中归并排序和快速排序的实现.zip

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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。

使用C51评估快速排序的效率

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本研究利用C51编译器对快速排序算法进行实现与优化，并详细评估其在不同数据规模下的执行效率和性能表现。利用C51和定时器T2分析快速排序与其他排序方法的效率差异。

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。

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。

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。

快速排序并行算法在并行计算实验中的应用

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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。

MATLAB中的快速排序实现

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本文章介绍了如何在MATLAB中高效地实现快速排序算法，并探讨了其性能特点和应用场景。使用MATLAB实现的快速排序算法作为自己的库函数，可以提高代码运行效率。

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并行快速排序已实现，效率更高。

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