归并排序
归并排序可以简单得扩展为并行形式,每个合并操作相互独立,因此我们以归并排序为例实现一下多线程排序。
自下而上归并排序
基本示意图如下,假设 N % 2 == 0,归并排序共 log2(N) 层,共 n-1 次合并操作
代码如下,自底向上逐层合并,
grpSize
为当前层的块大小,相邻块进行合并。repo1
和repo2
分别指向输入数据和临时空间,每次合并之后进行交换secondGrpSize
确保了遇到数组末尾时,第二个块大小的正确性secondGrpSize == 0
第二个块大小为零时,无需排序,直接拷贝输入数据到新空间即可mergeList
参数为:- 块1起始位置,
- 块2起始位置,
- 块1长度,
- 块2长度,
- 目标数组
template <class T> void mergesort(T *data, int N) {
T *temp = new T[N];
T *repo1, *repo2, *aux;
repo1 = data;
repo2 = temp;
for (int grpSize = 1; grpSize < N; grpSize <<= 1) {
#pragma omp parallel for
for (int stIdx = 0; stIdx < N; stIdx += 2 * grpSize) {
int nextIdx = stIdx + grpSize;
int secondGrpSize = min(max(0, N - nextIdx), grpSize);
if (secondGrpSize == 0) {
for (int i = 0; i < N - stIdx; i++)
repo2[stIdx + i] = repo1[stIdx + i];
} else
mergeList(repo1 + stIdx, repo1 + nextIdx, grpSize, secondGrpSize,
repo2 + stIdx);
}
aux = repo1;
repo1 = repo2;
repo2 = aux;
}
if (repo1 != data)
memcpy(data, temp, sizeof(T) * N);
delete[] temp;
}
template <class T>
void mergeList(T *src1, T *src2, int len1, int len2, T *dest) {
int idx1 = 0, idx2 = 0;
int loc = 0;
while (idx1 < len1 && idx2 < len2) {
if (src1[idx1] <= src2[idx2]) {
dest[loc] = src1[idx1];
idx1++;
} else {
dest[loc] = src2[idx2];
idx2++;
}
loc++;
}
for (int i = idx1; i < len1; i++)
dest[loc++] = src1[i];
for (int i = idx2; i < len2; i++)
dest[loc++] = src2[i];
}
测试:
16 线程下
$ g++ mergesort_omp_bottomup.cpp -O3 -fopenmp -g
$ ./a.out 500000000
12.9973
去掉 #pragma omp parallel for
的单线程情况
$ g++ mergesort_omp_bottomup.cpp -O3 -fopenmp -g
$ ./a.out 500000000
34.6137
**粗体** _斜体_ [链接](http://example.com) `代码` - 列表 > 引用
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