排序——归并排序

本文详细介绍了二路归并排序的两种实现方式:递归和非递归。递归实现通过不断分解数组直至单个元素,再两两比较合并;非递归实现则采用逐步合并策略,每次合并固定步长的子数组。两种方法均能有效实现数组的排序。

二路归并的实现

1、递归实现

const int maxn = 100;
//将数组A的[L1, R1]与[L1, R2]区间合并为有序区间(此处L2即为R1 + 1)
void merge(int A[], int L1, int R1, int L2, int R2) {
    int i = L1, j = L2;
    int temp[maxn], index = 0;
    while(i <= R1 && j <= R2){
        if(A[i] <= A[j]) {
            temp[index++] = A[i++];//将A[i]加入序列temp
        } else {
            temp[index++] = A[j++];//将A[j]加入序列temp
        }
    }
    while(i <= R1) temp[index++] = A[i++];//将剩余元素加入队列
    while(j <= R2) temp[index++] = A[j++];
    for(i = 0; i < index; i++){
        A[L1 + i] = temp[i];//合并后的序列赋值给A数组
    }
}
void mergeSort(int A[], int left, int right) {
    if(left < right){ //只要left 小于right
        int mid = (left + right) / 2;//取中间点
        mergeSort(A, left, mid);//递归,左边子区间排序
        mergeSort(A, mid + 1, right);//递归,右边子区间排序
        merge(A, left, mid, mid + 1, right);//合并
    }
}

2、非递归实现

void mergeSort(int A[]){
    for(int step = 2; step / 2 <= n; step *= 2){
        //每step个元素一组
        for(int i = 1; i <= n; i += step){
            int mid = i + step / 2 - 1;
            if(mid + 1 <= n) {
                merge(A, i, mid, mid + 1, min(i + step - 1, n));
            }

        }
    }
}

 

MPI(Message Passing Interface)是一种用于并行计算的编程模型和库。归并排序是一种经典的排序算法,适合并行计算。 在MPI中,可以通过发送和接收消息来实现进程间的通信。下面是一个基于MPI的归并排序的伪代码: ```python def parallel_merge_sort(data): # 获取进程总数和当前进程编号 size = MPI.COMM_WORLD.Get_size() rank = MPI.COMM_WORLD.Get_rank() # 计算每个进程要处理的数据量 chunk_size = len(data) // size remainder = len(data) % size # 将数据分发到各个进程 if rank == 0: for i in range(size): if i < remainder: chunk = data[i * (chunk_size + 1):(i + 1) * (chunk_size + 1)] else: chunk = data[remainder + i * chunk_size:remainder + (i + 1) * chunk_size] MPI.COMM_WORLD.send(chunk, dest=i, tag=0) # 接收数据 chunk = MPI.COMM_WORLD.recv(source=0, tag=0) # 对本地数据进行排序 chunk.sort() # 归并排序 for step in range(size): # 计算要交换数据的进程编号 partner = (rank + step) % size # 发送和接收数据 sendbuf = chunk recvbuf = MPI.COMM_WORLD.recv(source=partner, tag=step) if rank < partner: sendtag = step recvtag = step + size else: sendtag = step + size recvtag = step MPI.COMM_WORLD.send(sendbuf, dest=partner, tag=sendtag) chunk = merge(chunk, recvbuf) # 将排序好的数据返回 if rank == 0: result = [] for i in range(size): chunk = MPI.COMM_WORLD.recv(source=i, tag=size) result.extend(chunk) return result else: MPI.COMM_WORLD.send(chunk, dest=0, tag=size) ``` 在这个算法中,首先将原始数据分发到各个进程,然后每个进程对本地数据进行排序,接着对每个步骤进行归并排序,并且使用MPI的send和recv函数进行交换数据。最后将排序好的数据返回到主进程。
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