2011年软件设计师辅导：并行排序算法（1）

2011年软件设计师辅导：并行排序算法

　　先简单说一下给的A，B，C 三种算法(见上面引用的那篇博客)，A算法将耗时的平方和开平方计算放到比较函数中，导致Array.Sort 时，每次亮亮比较都要执行平方和开平方计算，其平均算法复杂度为 O(nlog2n) 。 而B 将平方和开平方计算提取出来，算法复杂度降低到 O(n) ，这也就是为什么B比A效率要高很多的缘故。C 和 B 相比，将平方函数替换成了 x*x ，由于少了远程函数调用和Pow函数本身的开销，效率有提高了不少。我在C的基础上编写了D算法，D算法采用并行计算技术，在我的双核笔记本电脑上数据量比较大的情况下，其排序效率较C要提高30%左右。 #

　　下面重点介绍这个并行排序算法。算法思路其实很简单，就是将要排序的数组按照处理器数量等分成若干段，然后用和处理器数量等同的线程并行对各个小段进行排序，排序结束和，再在单一线程中对这若干个已经排序的小段进行归并排序，最后输出完整的排序结果。考试大考虑到和.Net 2.0 兼容，没有用微软提供的并行库，而是用多线程来实现。

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　　下面是测试结果： #

　　n A B C D #

　　32768 0.7345 0.04122 0.0216 0.0254 #

　　65535 1.5464 0.08863 0.05139 0.05149

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　　131072 3.2706 0.1858 0.118 0.108 #

　　262144 6.8423 0.4056 0.29586 0.21849

　　524288 15.0342 0.9689 0.7318 0.4906

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　　1048576 31.6312 1.9978 1.4646 1.074

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　　2097152 66.9134 4.1763 3.0828 2.3095

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　　从测试结果上看，当要排序的数组长度较短时，并行排序的效率甚至还没有不进行并行排序高，这主要是多线程的开销造成的。当数组长度增大到25万以上时，并行排序的优势开始体现出来，随着数组长度的增长，排序时间最后基本稳定在但线程排序时间的 74% 左右，其中并行排序的消耗大概在50%左右，归并排序的消耗在 14%左右。由此也可以推断，如果在4CPU的机器上，其排序时间最多可以减少到单线程的 14 + 25 = 39%。8 CPU 为 14 + 12.5 = 26.5%。

　　目前这个算法在归并算法上可能还有提高的余地，如果哪位高手能够进一步提高这个算法，不妨贴出来一起交流交流。 #

　　下面分别给出并行排序和归并排序的代码：

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　　并行排序类 ParallelSort

　　Paralletsort 类是一个通用的泛型，调用起来非常简单，下面给一个简单的int型数组的排序示例：

　　class IntComparer : IComparer < int > #

　　{ #

　　IComparer Members #region IComparer Members

　　public int Compare( int x, int y) #

　　{

　　return x.CompareTo(y); #

　　} #

　　#endregion #

　　} #

　　public void SortInt( int [] array) #

　　{ #

　　Sort.ParallelSort < int > parallelSort = new Sort.ParallelSort < int > (); #

　　parallelSort.Sort(array, new IntComparer());

　　}

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