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基于MPI的奇偶排序实现(ODD_EVEN)

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简介：
本研究探讨了在MPI框架下实现奇偶排序算法（ODD-EVEN）的方法与优化策略，旨在提升大规模数据并行处理效率。 代码存在一些缺陷，默认情况下处理10个数据，并使用5个进程进行排序。因此，比较函数已经固定了参数值，请大家自行调整这部分内容。

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  • 基于MPI的奇偶排序实现(ODD_EVEN)
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    本研究探讨了在MPI框架下实现奇偶排序算法（ODD-EVEN）的方法与优化策略，旨在提升大规模数据并行处理效率。 代码存在一些缺陷，默认情况下处理10个数据，并使用5个进程进行排序。因此，比较函数已经固定了参数值，请大家自行调整这部分内容。
     
  • MPI环境下并行奇偶排序算法
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    本研究探讨了在消息传递接口(MPI)环境中实现高效的奇偶排序并行算法，旨在优化大规模数据集上的排序性能。 使用MPI实现奇偶排序算法，在不同的处理器之间通过消息传递来交换奇数索引和偶数索引的数值，从而完成整个数组的排序过程。
     
  • 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。
     
  • 奇偶校验的实现
    优质
    《奇偶校验的实现》一文深入探讨了奇偶校验的基本原理及其在数据传输和存储中的应用，介绍了如何通过简单的位操作来检测数据错误。 输入一个字符串，然后对每个字符进行奇校验，最后输出校验后的二进制数（例如输入3，则输出10110011）。
     
  • 奇偶排序算法的C语言实现详解与示例代码
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    本文章详细介绍了奇偶排序算法的概念及其实现原理，并提供了具体的C语言示例代码，帮助读者理解和掌握该算法。 奇偶排序算法是一种简单的比较排序方法，最初用于具有本地互连的并行计算环境。它与冒泡排序类似，在此算法中通过交换相邻位置（一个为奇数索引，另一个为偶数索引）上的数字对来进行操作。如果一对中的第一个数字大于第二个，则会进行交换。 使用奇偶排序法来排列一列随机生成的数字时，首先将每个处理器分配到数组的一个值上，并且仅能与其左右邻居通信和比较。所有处理器可以同时执行与邻近元素的比较和交换操作，交替按照奇-偶、偶-奇的方式进行处理。此算法最早由Habermann在1972年提出并展示其适用于并行计算的优点。
     
  • 基于MPI的快速排序并行程序
    优质
    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。
     
  • Matlab中奇偶校验的实现
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    本文章详细介绍了在MATLAB环境下如何设计和实现奇偶校验算法，包括其编码与解码过程，并探讨了奇偶校验在数据传输中的应用。 有两个Matlab程序代码（基本相同），都能计算奇校验和偶校验，并附带程序的txt格式文本（二合一）。程序很短且简单，易于理解。