使用 OPENMP 进行并行合并排序

Parallel merge sort using OPENMP

本文关键字：合并 排序 并行 OPENMP 使用      更新时间：2023-10-16

我有一个编写的顺序合并排序程序，如下所示：

#include "stdafx.h"
#include "iostream"
#include "omp.h"
#include "fstream"
using namespace std;
int a[50];
void merge(int,int,int); 
void merge_sort(int low,int high)
{
int mid,newval;
double clock, clock1,clock2;
if(low<high)
 {
    mid=(low+high)/2;
    #pragma omp parallel shared(low,mid,high) num_threads(2)
    {
        //newval=omp_get_thread_num();
        //cout<<"thread: "<<newval<<endl;
        merge_sort(low,mid);
        clock=omp_get_wtime();
        //cout<<"Clock: "<<clock<<endl;
        merge_sort(mid+1,high);
        merge(low,mid,high);
        clock1=omp_get_wtime();
        //cout<<"Clock1: "<<clock<<endl;
        clock2=clock1-clock;
        cout<<"Clock2: "<<clock2<<endl;
    }       
    //cout<<"valud=%d"<<low<<endl; 
 }
 }
 void merge(int low,int mid,int high)
 {
 int h,i,j,b[50],k;
 h=low;
 i=low;
 j=mid+1;
 while((h<=mid)&&(j<=high))
 {
    if(a[h]<=a[j])
    {
        b[i]=a[h];
        h++;
    }
    else
    {
        b[i]=a[j];
        j++;
    }
    i++;
 }
 if(h>mid)
 {
    for(k=j;k<=high;k++)
    {
        b[i]=a[k];
        i++;
    }
 }
 else
 {
    for(k=h;k<=mid;k++)
    {
        b[i]=a[k];
        i++;
    }
 }
 for(k=low;k<=high;k++) a[k]=b[k];
    }
    void main()
    {
int num,i;
int clock_n,len;
FILE *fp;
char *buf;
char *newchat;//ifstream properfile;

cout<<"********************************************************************************"<<endl;
cout<<"                             MERGE SORT PROGRAM"<<endl;
cout<<"********************************************************************************"<<endl;
cout<<endl<<endl;
cout<<"Please Enter THE NUMBER OF ELEMENTS you want to sort [THEN PRESS ENTER]:"<<endl;
cout<<endl;
//cout<<"Now, Please Enter the ( "<< num <<" ) numbers (ELEMENTS) [THEN PRESS ENTER]:"<<endl;
//for(i=1;i<=num;i++)
//{
        fp=fopen("E:\Study\Semester 2\Compsci 711- Parallel and distributed computing\Assignment\sample_10.txt","rb");
fseek(fp,0,SEEK_END); //go to end
len=ftell(fp); //get position at end (length)
cout<<"Length is %d"<<len<<endl;
//fseek(fp,0,SEEK_SET); //go to beg.
buf=(char *)malloc(len); //malloc buffer
newchat=buf;
fread(newchat,len,1,fp); //read into buffer
fclose(fp);
//cout<<"Read %c"<<newchat<<endl;
////cin>>num;

//}
    merge_sort(1,len);
cout<<endl;
cout<<"So, the sorted list (using MERGE SORT) will be :"<<endl;
cout<<endl<<endl;
for(i=1;i<=num;i++)
cout<<a[i]<<"   ";
cout<<endl<<endl<<endl<<endl;
  }

现在我想并行化这段代码（在 C 语言中用于并行化的 API 是 OPENMP）。你能帮我的人吗？基本上我使用并行num_thread（4）#pragma 但我不知道我是否应该包含任何其他内容以进行并行化。

合并排序算法的主要瓶颈是合并函数。其复杂度为 O（n）。前几个合并操作的成本将主导整个应用程序的成本。对较大的阵列使用优化的并行算法。

对于较小的数组（<20 个元素），请避开障碍。实际上，我更喜欢顺序 O（n^2） 算法。

你不应该使用部分而不是#pragma omp parallel shared(low,mid,high) num_threads(2)

如果在 128 个 intergers 32 位（非常适合 cpu 缓存）下排序，您应该进行二进制插入排序通常是最好的。

如果对较大的数字进行排序，以下这些论文将介绍如何进行平行合并排序。

http://www1.chapman.edu/~radenski/research/papers/mergesort-pdpta11.pdf

本文涵盖了 OMP 和 MPI 上的拆分并列，它没有解释如何并行进行合并

http://www.cc.gatech.edu/~ogreen3/_docs/Merge_Path_-_Parallel_Merging_Made_Simple.pdf

本文解释了如何在 parralel 中进行合并。尽管它的名字起初对我来说很混乱，但它归结为这一点，当对两个 allready 排序列表进行排序时，排名排序（正常的合并方法）要么向下（向上数组 A）要么向下（向上数组 B）合并矩阵在所谓的合并路径中。如果使用多个处理器，则可以通过使用对角线和二叉搜索查找合并路径，将区域拆分并在任何点进行排名排序。

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