MPI并行编程系列二快速排序

快速排序算法的并行实现-回复题目：快速排序算法的并行实现引言：随着计算机硬件的发展和多核处理器的普及，并行计算已成为提高算法性能的重要手段之一。

快速排序算法以其高效的平均时间复杂度而闻名，然而，传统的串行实现方式可能无法充分发挥硬件资源的优势。

因此，本文将介绍快速排序算法的并行实现，旨在提高排序算法的效率。

第一部分：快速排序算法基本原理1.1 快速排序算法简介快速排序算法是一种基于比较的排序算法，通过将待排序序列分成两个子序列，然后分别对子序列进行排序，最后合并成有序序列。

其核心思想是通过选取一个基准元素，将小于基准元素的数移到基准元素的左边，大于基准元素的数移到基准元素的右边，从而实现排序。

1.2 快速排序算法步骤- 选择一个基准元素，通常为序列的第一个元素- 比较待排序元素与基准元素，将小于基准元素的元素移动到基准元素的左边，大于基准元素的元素移动到基准元素的右边- 递归地对基准元素左侧和右侧的子序列进行排序，直到每个子序列只包含一个元素或为空第二部分：串行实现快速排序算法快速排序的串行实现是最基本的实现方式，其核心思想是利用递归将待排序序列不断分割，直到基准元素左右的子序列长度为1或空。

第三部分：并行实现快速排序算法3.1 并行化选取基准元素传统的快速排序算法中，基准元素的选择对算法性能有很大的影响。

在并行实现中，可以通过并行化选取基准元素来加速算法的执行。

具体步骤如下：- 将待排序序列划分为多个子序列，并同时选取每个子序列的中间元素作为候选基准元素- 在多个候选基准元素中选择一个全局基准元素，可以采用并行化的选取方法，例如选择所有候选基准元素的中位数作为全局基准元素3.2 并行化快速排序递归调用在串行实现中，快速排序算法使用递归调用对子序列进行排序。

然而，在并行实现中，递归调用可能导致负载不均衡，因此需要进行并行化处理。

具体步骤如下：- 将待排序序列分成多个子序列，并为每个子序列创建一个任务- 并行地对每个子序列进行递归调用，并等待所有任务的完成- 最后，将所有子序列的结果进行合并，得到有序序列第四部分：并行实现的优势和注意事项4.1 并行实现的优势通过并行化快速排序算法，可以充分发挥多核处理器的优势，提高排序的速度和算法的效率。

3。

1实验目的与要求1、熟悉快速排序的串行算法2、熟悉快速排序的并行算法3、实现快速排序的并行算法3。

2 实验环境及软件单台或联网的多台PC机,Linux操作系统，MPI系统。

3.3实验内容1、快速排序的基本思想2、单处理机上快速排序算法3、快速排序算法的性能4、快速排序算法并行化5、描述了使用2m个处理器完成对n个输入数据排序的并行算法.6、在最优的情况下并行算法形成一个高度为log n的排序树7、完成快速排序的并行实现的流程图8、完成快速排序的并行算法的实现3.4实验步骤3.4。

1、快速排序（Quick Sort）是一种最基本的排序算法，它的基本思想是:在当前无序区R[1,n］中取一个记录作为比较的“基准”（一般取第一个、最后一个或中间位置的元素)，用此基准将当前的无序区R［1，n］划分成左右两个无序的子区R[1，i-1]和R［i,n]（1≤i≤n），且左边的无序子区中记录的所有关键字均小于等于基准的关键字，右边的无序子区中记录的所有关键字均大于等于基准的关键字；当R［1，i—1］和R[i，n］非空时，分别对它们重复上述的划分过程，直到所有的无序子区中的记录均排好序为止。

3.4.2、单处理机上快速排序算法输入：无序数组data[1,n]输出:有序数组data[1,n］Begincall procedure quicksort(data,1，n) Endprocedure quicksort(data,i，j）Begin（1) if （i<j) then(1。

1)r = partition(data,i，j）(1。

2）quicksort（data,i，r—1)；（1.3)quicksort（data,r+1,j);end ifEndprocedure partition(data，k,l)Begin（1）pivo=data［l]（2) i=k-1(3）for j=k to l—1 doif data[j]≤pivo theni=i+1exchange data[i] and data[j］end ifend for(4）exchange data[i+1] and data[l］（5) return i+1End3.4.3、快速排序算法的性能主要决定于输入数组的划分是否均衡，而这与基准元素的选择密切相关。

基于MPI的分布式并行排序算法的实现（信息工程学院，计算机系，计算机科学与技术专业凌广杰）(学号：2000131031)内容提要：本论文采用MPI(Message Passing Interface)在由独立处理器构成的计算机网络上实现了一个称之为IPBPS（Interconnected Processor-Based Parallel Sorting）的分布式并行排序算法。

IPBPS算法是基于一个特定的网络拓扑结构上，它的实现主要分为并行计数排序与归并排序两大模块。

采用MPI来实现IPBPS算法，利用MPI消息传递的同步机制，很好地解决了不同处理器间消息传递的同步问题。

每个处理器运行相同的程序，运行时间也几乎相同，计算负载均匀分布在网络上的每个处理器中，因此并行加速比较高。

关键词：MPI，并行排序，并行程序设计，分布式程序设计教师点评：该论文基于消息传递的并行计算模型，在多台独立互联的计算机上采用MPI(消息传递接口)实现了IPBPS分布式并行排序算法。

针对该具体问题，在任务分配、进程通信与同步、以及采用MPI构建IPBPS算法基于的虚拟网络结构上提出了自己的设想与实现方案。

解决了在由多计算机构成的分布式计算平台上不同计算机之间计算负载的均分、通信与同步等问题。

该论文具有一定的创新性，对基于MPI的并行与分布式程序设计具有一定的示范作用。

论文的表达书写也比较好。

(点评教师：陆楠。

副教授)1. 引言排序计算是计算机应用中最基本的运算之一，在20世纪60年代的计算机厂家就估计，当他们把所有的顾客都考虑在内时，在他们的计算机上，将有超过25％的时间花在排序上[3]。

排序的重要性不言而喻，传统的串行排序算法的速度已不能满足用户的要求。

为了提高排序的速度，人们普遍转向了并行排序算法的研究。

目前大部分并行排序算法的研究都是基于共享内存的多处理器或流水（Pipeline）计算机上的，但由于多处理机中微处理器的个数非常有限且通过共享内存可同时传送和访问的数据也不可能很多。

MPI实现并⾏奇偶排序奇偶排序使⽤ MPI 实现奇偶排序算法，并且 MPI 进程只能向其相邻进程发送消息nprocs是进程数。

每个进程拥有独⽴的⼀块数据data[0 ~ block_len-1]，组合起来为整个待排序的数组。

⽅法每个阶段排序之后不进⾏check此前，在每个阶段的奇偶排序进⾏完之后，都会进⾏⼀次进程之间的信息传递，以判断排序是否完成，这个过程要进⾏约3∗nprocs次的send/recv。

现在的优化是：总共只进⾏nprocs轮排序，不再进⾏check。

这样的话，即使是⽬前在最⼩编号进程中的元素，⽽它值较⼤，本应排序到最⼤编号进程中，也可以在nprocs轮中排到正确的位置。

这样之后，⼤约有⼏⼗ms的优化。

进程之间互相传递数据，然后进⾏优化后的归并在⼀个排序阶段中，相邻进程块互相发送⾃⼰的全部数据，之后在每个块内部将两个块的数据进⾏归并，但是只保留最⼩/最⼤的block_len 个元素，将其拷贝到⾃⼰的data上。

这样可以省掉⼀半的归并时间。

这样之后⼤约有100+ms的优化。

进程之间发送全部数据之前，先发送端点处的数据进程之间发送全部数据之前，先发送端点处的数据，判断左边进程中的最⼤元素是否⼩于等于右边进程中的最⼩元素，如果是，那么⽆需进⾏后续数据的发送和归并。

这样之后⼤约有⼏⼗ms的优化。

代码#include <algorithm>#include <cassert>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <mpi.h>#include <cmath>#include "worker.h"using namespace std;bool is_edge(int rank, bool odd_or_even, bool last_rank){if (odd_or_even == 0){return (rank & 1) == 0 && last_rank;}else{return rank == 0 || ((rank & 1) == 1 && last_rank);}}void merge_left(float *A, int nA, float *B, int nB, float *C){ //make sure C[nA-1] is availablefloat *p1 = A, *A_end = A + nA, *p2 = B, *B_end = B + nB, *p = C, *C_end = C + nA;while( p != C_end && p1 != A_end && p2 != B_end)*(p++) = ((*p1) <= (*p2)) ? *(p1++) : *(p2++);while( p != C_end )*(p++) = *(p1++);}void merge_right(float *A, int nA, float *B, int nB, float *C){float *p1 = A + nA , *p2 = B + nB , *p = C + nB;while( p != C && p1 != A && p2 != B )*(--p) = (*(p1-1) >= *(p2-1)) ? *(--p1) : *(--p2);while( p != C )*(--p) = *(--p2);}void Worker::sort() {//data[0, block_len)if (out_of_range) return ;std::sort(data, data + block_len);//先把当前进程数据排好序if (nprocs == 1) return ;bool odd_or_even = 0; // = 0: even; = 1: odd;float *cp_data = new float [block_len];float *adj_data = new float [ceiling(n, nprocs)];int limit = nprocs;while(limit--){if(is_edge(rank, odd_or_even, last_rank)){//边界情况，没有与其他进程存在于同⼀个进程块内}else if((rank & 1) == odd_or_even){ //receive infosize_t adj_block_len = std::min(block_len, n - (rank + 1) * block_len);MPI_Request request[2];MPI_Isend(data + block_len - 1, 1, MPI_FLOAT, rank + 1, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[0]);MPI_Irecv(adj_data, 1, MPI_FLOAT, rank + 1, 1, MPI_COMM_WORLD, &request[1]);MPI_Wait(&request[0], MPI_STATUS_IGNORE);MPI_Wait(&request[1], MPI_STATUS_IGNORE); //发送端点数据if(data [block_len - 1] > adj_data[0]) {//此时两块之间存在未排好序的数据，需要排序MPI_Sendrecv(data, block_len, MPI_FLOAT, rank + 1, 0,adj_data, adj_block_len, MPI_FLOAT, rank + 1, 1, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); //互相交换数据// mergemerge_left(data, (int)block_len, adj_data, (int)adj_block_len, cp_data);//进⾏归并排序，取前block_len个数据返回到cp_data中memcpy(data, cp_data, block_len * sizeof(float)); //拷贝回data}}else if ((rank & 1) == !odd_or_even){ //send infosize_t adj_block_len = ceiling(n, nprocs);MPI_Request request[2];MPI_Isend(data, 1, MPI_FLOAT, rank - 1, 1, MPI_COMM_WORLD, &request[1]);MPI_Irecv(adj_data + adj_block_len - 1, 1, MPI_FLOAT, rank- 1, 0, MPI_COMM_WORLD, &request[0]);MPI_Wait(&request[1], MPI_STATUS_IGNORE);MPI_Wait(&request[0], MPI_STATUS_IGNORE);//发送端点数据if (adj_data[adj_block_len - 1] > data[0]){//此时两块之间存在未排好序的数据，需要排序MPI_Sendrecv(data, block_len, MPI_FLOAT, rank - 1, 1,adj_data, adj_block_len, MPI_FLOAT, rank - 1, 0, MPI_COMM_WORLD, MPI_STATUS_IGNORE); //互相交换数据// mergemerge_right(adj_data, (int)adj_block_len, data, (int)block_len, cp_data);//进⾏归并排序，取前block_len个数据返回到cp_data中memcpy(data, cp_data, block_len * sizeof(float)); //拷贝回data}}odd_or_even ^= 1;}delete[] cp_data;delete[] adj_data;}实验数据n N× P耗时(ms)相对单进程的加速⽐1000000001×112728.32600011000000001×26754.229000 1.8841000000001×43559.514000 3.5761000000001×82007.818000 6.3391000000001×161340.7710009.4931000000002×16870.30200014.625Processing math: 100%。

mpi并行计算代码MPI (Message Passing Interface) 是一种用于并行计算的规范，它定义了一组函数，这些函数可以在多个处理器之间传递消息。

以下是一个简单的MPI 代码示例，它使用了 MPI 的基本功能：```cinclude <>include <>int main(int argc, char argv) {// 初始化 MPI 环境MPI_Init(NULL, NULL);// 获取总的进程数量int world_size;MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &world_size);// 获取当前进程的排名int world_rank;MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &world_rank);// 获取当前进程的名字char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME];int name_len;MPI_Get_processor_name(processor_name, &name_len);// 打印一条消息printf("Hello world from processor %s, rank %d out of %d processors\n",processor_name, world_rank, world_size);// 清理 MPI 环境MPI_Finalize();}```这个程序首先初始化了 MPI 环境，然后获取了总的进程数量和当前进程的排名。

然后，它获取了当前进程的名字，并打印了一条包含该进程排名和名字的消息。

最后，它清理了 MPI 环境。

注意，为了运行此代码，你需要安装 MPI 库，并且使用特定的命令来编译和运行你的程序。

例如，如果你使用的是 Open MPI，你可以使用以下命令来编译和运行你的程序：```bashmpicc -o hellompiexec -n 4 ./hello```这里 `-n 4` 表示你想在四个进程上运行你的程序。

并行快速排序算法的实现摘要：利用多核并行思想实现快速排序算法，分析了不同数据量、不同数量处理器对于排序效率的影响，并基于多组实验数据对实验结果进行了分析对比。

由于划分进程及多核间通信需要时间，当参与快速排序的数据量大时，多核并行的排序所花费的时间少、效果好。

关键词：快速排序算法；多核并行思想；进程一、引言多核应用研究已成为最受关注的主题和最受瞩目的研究方向，多核的基础上并行计算得到了普遍的运用[1]。

多核并行编程充分利用多核心处理器的优异性能有效地提高运算速度[2]。

真对传统的排序算法—快速排序进行并行实现很有意义。

二、快速排序算法快速排序是对冒泡排序的一种改进，其基本思想是：通过一躺排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。

快速排序的平均时间复杂度为。

当整个序列基本有序或倒序时快速排序蜕化成冒泡排序，最坏情况的时间复杂度为。

三、并行快速排序算法ForkJoin框架是Java7提供的一个并行计算的框架，适合分治思想的排序算法。

它主要是用于把一个大任务拆分为若干个小任务，然后把若干个小任务运行的结果再汇总为大任务的结果。

并行快速排序就是利用该框架，将待排序数组分割成若干短数组，对每个短数组进行串行排序，形成局部有序的数组，然后进行两两合并得到最后的有序数组。

具体实现过程如下：（1）生成随机的数据用于排序。

（2）调用ForkJoinPool对排序任务进行任务划分。

（3）运用快速排序的思想将已经划分好的小任务进行排序。

（4）调用各个小任务的排序结果进行汇总排序。

（5）得出最终结果。

四、实验结果及对比图1是当排序的数据为10个随机生成数时，并行快速排序所花费时间的结果。

图中可以得出参与排序的数据量不够大时，并行快速排序算法在进程的创建与通信上花费了很多时间，效率低。