C++排序算法的并行实现—

C++排序算法的并行实现——pthread

2023-06-23 01:25:10 深夜i -- --

C++ 排序算法并行实现 pthread 多线程

C++是一门非常流行的编程语言，拥有丰富的标准库和各种强大的算法。其中，排序算法是计算机程序设计中最基础的算法之一，它可以对大量数据进行排序，使其按照一定的顺序呈现出来。

然而，随着数据量的不断增大，顺序排序已经不能在短时间内完成对数据的排序，这时我们需要引入并行化算法，以便利用计算机的多核心能力来加速运算。

pthread是一个跨平台的POSIX线程库，支持多线程编程。在C++中，我们可以使用pthread来实现排序算法的并行化，进而提高排序效率。

接下来，我们以归并排序为例，来演示如何使用pthread实现并行化排序算法。归并排序是一种常见的排序算法，它的核心思想是将待排序序列分为若干个子序列，每个子序列都是有序的，然后再将子序列合并为一个有序序列。

在使用pthread实现并行归并排序时，我们可以将待排序数组切分成多个部分，每个部分分配一个线程来排序，最后将所有部分合并起来。

下面是实现方式：

1. 创建线程和分配任务

我们可以创建一个排序任务结构体，用来保存待排序的数组、排序的起始和结束下标以及线程ID。


struct sort_task {
  int* data;
  int start;
  int end;
  int thread_id;
};

排序任务需要完成的工作是对data数组中start到end之间的元素进行排序。我们可以创建一个线程函数sort_thread，来执行排序任务。


void* sort_thread(void* arg) {
  struct sort_task* task = (struct sort_task*) arg;
  std::sort(task->data + task->start, task->data + task->end);
  return NULL;
}

在主函数中，我们可以创建多个线程，并将待排序数组划分成若干个任务，每个任务分配给一个线程。


int main() {
  int num_threads = 4;
  int data[] = 4;
  int data_size = sizeof(data) / sizeof(int);
  pthread_t threads[num_threads];
  struct sort_task tasks[num_threads];
  int chunk_size = data_size / num_threads;
  for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
    tasks[i].data = data;
    tasks[i].start = i * chunk_size;
    tasks[i].end = (i + 1) * chunk_size;
    tasks[i].thread_id = i;
    pthread_create(&threads[i], NULL, sort_thread, &tasks[i]);
  }
  ...
}

2. 线程同步和排序合并

线程之间排序完成后，我们需要将排序后的结果按顺序合并在一起。这需要用到线程同步技术。所以我们需要将主线程挂起，直到所有线程完成排序后再继续执行。


for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
  pthread_join(threads[i], NULL);
}

完成排序后，我们可以扫描每个线程产生的结果，将得到的部分有序数组合并成一个完整的有序序列。


int* result = new int[data_size];
int result_idx = 0;
while (result_idx < data_size) {
  int min_val = INT_MAX;
  int min_idx = -1;
  for (int i = 0; i < num_threads; ++i) {
    struct sort_task* task = &tasks[i];
    if (task->start < task->end && task->data[task->start] < min_val) {
      min_val = task->data[task->start];
      min_idx = i;
    }
  }
  if (min_idx == -1) {
    break;
  }
  struct sort_task* task = &tasks[min_idx];
  task->start++;
  result[result_idx++] = min_val;
}

最后，我们可以输出结果，验证排序的正确性。


for (int i = 0; i < data_size; ++i) {
  std::cout << result[i] << " ";
}
std::cout << std::endl;

至此，我们以归并排序为例，演示了如何使用pthread实现并行排序算法。在实际应用中，根据不同的算法和数据规模，我们可以选择不同的线程数、任务划分方式等来进行优化，以达到更好的排序效率。

总之，通过并行化算法，我们可以充分利用计算机的多核心能力，加速运算，提高程序效率。

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