基于图形硬件的双调排序算法优化

介绍一种新的并行排序算法,该算法以双调归并排序为基础,运用图形硬件的并行体系结构和二叉排序树数据结构的优点,用部分并行代替所有阶段的顺序执行,对双调排序算法进行优化.对该算法进行分析,在理论上n个序列在P个流处理器上的排序,最优的时间复杂度为O((nlogn)/p).实验测试结果表明,优化后的算法比其它基于图形硬件的双调归并排序算法所用时间短.     

一种新的并行归并排序算法

文章提出了一种新的并行归并排序算法。算法充分利用并行系统中各个处理机中数据排序后序列长度相等的特点,计算出归并段对中的一个元素和最后一个元素的位置,然后再从相应的位置进行归并排序。该算法可使排序后的数据分布完全达到平衡,具有较高的负载平衡性、可扩展性和排序稳定性。文章最后给出了基于PC集群的实验结果,并把该结果与PSRS算法作了比较。     

基于散列和归并技术的有效并行排序方法

本文提出一个在共享存储多处理机系统上实现的快速、有效的并行排序算法：将长度为ｎ的待排序数据划分成ｐ个长度为ｎ／ｐ的子序列，引入散列技术并行地对这ｐ个子序列的数据进行二次散列排序，这一阶段所需的平均时间为Ｏ（ｎ／ｐ）；最后并行地将ｐ个有序子序列归并成一个长度为ｎ的有序序列，归并阶段所需的时间为Ｏ（ｎ－ｎ／
／ｐ）。整个排序算法的并行执行代价为Ｏ（ｎｐ）。本排序方法可以拓以网络并行机群环境。     

基于流水光总线模型的快速归并排序算法

文章提出了一种LARPBS模型上的并行归并排序算法,利用该算法对长度为N的序列进行排序,使用N~(1+)着(0<着<1)个处理机可以在O((loglogN)~2)时间完成。     

带有宽总线网络的可重构计算模型上的并行归并排序算法

在介绍带有宽总线网络的可重构计算模型(RAPWBN)的二进制值的前缀和操作的基础上,提出了该模型上的抽取压缩操作算法,并由此得到了该模型上的并行归并排序算法。在具有N个处理器和N条行总线的RAPWBN模型上,若总线带宽ω>log N字节,对长度为N的序列进行归并排序,在最坏情况下以O(logN·loglogN)时间完成。     

SIMD机器上的两个并行选择算法

本文在SIMD机器上给出了两个并行选择算法。其一为在树模型上基于归并排序与选中元思想而设计的并行归并选择算法;其二为在共享存贮的机器上基于基数排序的思想而设计的并行基数选择算法,它们的运行时间依次为O(Nkloglogn+n/logn)与0(m(n~c+rlogn)),其中0相似文献   

RAPWBN计算模型上的快速并行归并排序算法

在介绍带有宽总线网络的可重构计算模型(RAPWBN)的基本结构及其二进制值的前缀和操作的基础上,提出该模型上的一种并行归并排序算法,在具有N~α(1＜α＜2)个处理器和N条行总线的RAPWBN模型上,若总线带宽ω>logN字节,对长度为N的序列进行归并排序,可以在O((loglogN)~2)时间完成.     

并行归并排序算法

构造效率为Ｏ（１）的并行算法是一个引人注目的问题。［１］和［２］分别提出了并行度为Ｏ（ｌｏｇｎ）和Ｏ（ｎ＾１／２）的、效率为Ｏ（１）的并行排序算法。本文提出一种新的并行排序算法，其效率为Ｏ（１），而并行步数小于［１］和［２］的算法的并行步数。经过改进后，在保持效率为Ｏ（１）的情况下，可进一步将并行度扩大到Ｏ（ｎ＾１／２ｌｏｇ ｎ）。     

海量数据Delaunay三角网的并行构建算法

对并行环境下Delaunay三角网的构建进行了研究。针对海量数据处理的高效性要求,提出了一种归并构网方法。该方法根据构网数据的实际分布特点,对数据点按x坐标进行排序,并将排序后的数据按给定的阈值点数依次分配给各工作线程,构建出一系列的初始子三角网,然后逐轮对相邻的子三角网进行两两归并,直至最终归并为一个三角网。该构网方法过程中子三角网间的相关性小,易于并行处理和流水线作业。该算法既适用于单机串行、多线程和多核并发环境处理,同时也适用于集群计算模式下的分布式并行处理。实验表明,该算法的时空效率较高,最坏的串行时间复杂度为O(nlogn),一般情况下不超过O(n2)。     

排序算法在龙芯3A上的优化实现

分析归并排序算法和快速排序算法,根据国产CPU龙芯3A的体系结构特性,提出2种优化算法并进行实现。综合利用访存特性,引入拷贝优化、循环展开、交换操作优化和不同基本排序混用等优化技术。测试结果表明,在不影响排序稳定性的前提下,与Glibc 2.11库中的排序函数相比,2种优化算法均能提升16.9%~90.5%的排序性能。     

划分点定位并行排序算法

提出并分析了划分点定位并行排序（parallel sorting by divide-point locating)算法。在算法中，输入数据被平均划分并分配给所有处理机，因此每个处理机具有相同的工作负载。给出了网络分布计算环境下PSDL算法的实验结果，并与PSRS算法进行了对比。理论分析和实验结果表明，PSDL算法是一种高效率、高扩展性的并行排序算法。     

一种基于互联处理器网络的并行分类算法

文中提出一个IPBPS(Interconnected Processor-Based Parallel Sorting)并行分类算法，运行在由独立处理器构成的计算机网络上，以解决网络分布式数据库的分类计算问题。基于并行算法应与并行计算的拓扑结构相匹配的思想，设计了一种旨在减小处理器间通信开销的网络结构。在此并行计算环境中，每个处理器执行同样的程序，计算负载均匀分布在每个处理器中，具有较高的加速比。同时，这种基本的处理器互联结构可灵活扩展，且随着网络的扩大，算法的并行加速比更高。     

带有宽总线网络的可重构计算模型上的并行排序算法

在介绍带有宽总线网络的可重构计算模型(RAPWBN)的基本结构及其二进制值的前缀和操作的基础上,提出了RAPWBN模型上的抽取压缩操作算法,并由此得到了RAPWBN模型上的快速高效并行排序算法,在具有N个处理机和N条行总线的RAPWBN模型上,若总线带宽ω>logN字节,则对元素位数固定的N个元素可以在O(1)时间完成排序,对元素位数不固定的N个元素,可以在O(k)时间完成排序,这里k为元素的最大位数.     

带有宽总线网络可重构计算模型上的快速并行排序算法

该文介绍了带有宽总线网络的可重构计算模型(RAPWBN)的基本结构及其二进制值的前缀和操作,提出了一种快速并行排序算法,对长度为N的序列进行排序,在具有N2个处理器和N条行总线的RAPWBN模型上,若总线带宽ω>logN字节,可以在O(1)时间完成排序。该算法的成本达到了最优。     

更实际的并行算法的设计

大规模并行计算机的出现和发展迫切要求有新的并行处设计理论和技术来指导更实际的并行算法的设计。本文首先简单介绍了针对ＭＰＣ提出孤ＬｏｇＰ和Ｂａｒｒｉｅｒ－ＬｏｇＰ并行计算模型，然后借助于Ｂａｒｒｉｅｒ－ＬｏｇＰ模型从通信平衡、数据分配和重叠通信与计算这三个方面讨论了更实际的并行算法设计的一般方法和技巧。     

基于流水光总线阵列的快速并行排序算法

基于流水光总线的可重构线性阵列系统(LARPBS)是一种建立在光总线上的并行计算模型。本文提出了一种基于LARPBS模型的快速排序并行算法，该算法使用n个处理器，对关 键字位数固定的n个记录可以在O(1)时间完成排序；对于关键字位数不固定的n个记录，可以在O(d)时间完成排序，这里d为关键字的最大位数。