全排序

本文详细介绍了全排列算法的实现方法,包括初始化数组、快速排序、非递归算法及递归算法,并优化了查找下一个排列的过程。文章还讨论了全排列算法在不同场景的应用,如生成所有可能的排列组合。

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/**
 * 全排列
 * 
 * @author Joeson
 * 
 */
public class AllRange
{
	static int count = 0;

	public static void main(String[] args)
	{
		AllRange allRange = new AllRange();

		char[] a = allRange.init(args);

		System.out.print("排列数组: ");
		allRange.print(a);
		System.out.println();

		allRange.allRange(a);
		System.out.println("共有" + count + "种");

	}

	/**
	 * 初始化字符数组
	 * 
	 * @param args
	 * @return
	 */
	public char[] init(String[] args)
	{
		char[] a = new char[args.length];

		for (int i = 0; i < args.length; i++)
		{
			a[i] = args[i].charAt(0);
		}

		return a;
	}

	/**
	 * 快速排序,增序排序
	 * 
	 * @param a
	 * @param from
	 * @param to
	 *            最大下标
	 */
	public void quickSort(char[] a, int from, int to)
	{
		if (from <= to)
		{
			int midSort = partition(a, from, to);

			quickSort(a, from, midSort - 1);
			quickSort(a, midSort + 1, to);
		}
		return;
	}

	/**
	 * 快速排序核心部分
	 * 
	 * @param a
	 * @param low
	 * @param high
	 * @return
	 */
	public int partition(char[] a, int low, int high)
	{

		char p = a[low];

		while (low < high)
		{
			while (low < high && a[high] >= p)
				high--;
			a[low] = a[high];

			while (low < high && a[low] <= p)
				low++;
			a[high] = a[low];

		}

		a[low] = p;

		return low;
	}

	/**
	 * 全排列非递归算法的
	 * 
	 * @param a
	 */
	public void allRange(char[] a)
	{
		// 先进性一次快排,确保原始排列为递增
		quickSort(a, 0, a.length - 1);

		do
		{
			count++;
			System.out.print("第" + count + "种排列: ");
			print(a);
		} while (nextPermutation(a));

	}

	/**
	 * 找到下个数列<br/><br/>
	 * 
	 * 如何计算字符串的下一个排列了?来考虑"926520"这个字符串,<br/>
	 * 我们从后向前找第一双相邻的递增数字,"20"、"52"都是非递增的,"26 "<br/>
	 * 即满足要求,称前一个数字2为替换数,替换数的下标称为替换点,<br/>
	 * 再从后面从后往前找一个比替换数大的最小数(这个数必然存在),0、2都不行,5可以,<br/>
	 * 将5和2交换得到"956220",然后再将替换点后的字符串"6220"颠倒即得到"950226"。
	 * 
	 * @param a
	 * @return
	 */
	public boolean nextPermutation(char[] a)
	{

		int cur = a.length - 2;

		// 从后找出第一个两个连续递增(必须'<')的字符,第一个为替换点
		while (cur > 0 && a[cur] >= a[cur + 1])
		{
			cur--;
		}

		// 然后将替换点和后面中比他大的最小的字符交换,再对替换点后面的字符进行反转
		if (cur >= 0 && a[cur] < a[cur + 1])
		{
			int minIndex = a.length - 1;
			int minValue = 200;

			// 注意要从后往前找一个比替换点大的最小数
			for (int i = a.length - 1; i > cur; i--)
			{
				if (a[i] < minValue && a[i] > a[cur])
				{
					minIndex = i;
					minValue = a[i];
				}
			}

			if (a[minIndex] > a[cur])
			{
				swap(a, cur, minIndex);

				reverse(a, cur + 1, a.length - 1);

				return true;
			}

		}

		return false;
	}

	/**
	 * 反转数组
	 * 
	 * @param a
	 * @param begin
	 * @param end
	 */
	public void reverse(char[] a, int begin, int end)
	{
		while (begin < end)
		{
			swap(a, begin++, end--);
		}

	}

	/**
	 * 递归算法核心
	 * 
	 * @param a
	 * @param k
	 *            表示当前选取到第几个数
	 */
	public void allRangeDV(char[] a, int k)
	{
		int m = a.length - 1;

		if (k == m)
		{
			System.out.print("排列结果: ");
			count++;

			print(a);
		}
		else
		{
			// 第i个数分别与它后面的数字交换就能得到新的排列
			for (int i = k; i <= m; i++)
			{
				swap(a, k, i);
				allRangeDV(a, k + 1);
				swap(a, k, i);
			}
		}
	}

	/**
	 * 递归算法核心(考虑相同数)
	 * 
	 * @param a
	 * @param k
	 *            表示当前选取到第几个数
	 */
	public void allRangeDVDif(char[] a, int k)
	{
		int m = a.length - 1;

		if (k == m)
		{
			System.out.print("排列结果: ");
			count++;

			print(a);
		}
		else
		{
			// 第i个数分别与它后面的数字交换就能得到新的排列
			for (int i = k; i <= m; i++)
			{

				if (isSwap(a, k, i))
				{
					swap(a, k, i);
					allRangeDVDif(a, k + 1);
					swap(a, k, i);
				}
			}
		}
	}

	/**
	 * 判断是否交换,即判断数组在下标[begin-end)区间是否有和end相同
	 * 
	 * @param a
	 * @param begin
	 * @param end
	 * @return 没有的话返回true
	 */
	public boolean isSwap(char[] a, int begin, int end)
	{
		for (int i = begin; i < end; i++)
		{
			if (a[i] == a[end])
			{
				return false;
			}
		}

		return true;

	}

	/**
	 * 交换次序
	 * 
	 * @param a
	 * @param k
	 * @param m
	 */
	public void swap(char[] a, int k, int m)
	{
		char temp = a[k];
		a[k] = a[m];
		a[m] = temp;
	}

	/**
	 * 打印
	 * 
	 * @param a
	 */
	public void print(char[] a)
	{
		for (int i = 0; i < a.length; i++)
		{
			System.out.print(a[i] + " ");
		}

		System.out.println();
	}

}

 

 

 

 

 

<think>嗯,用户想了解并行全排序的实现方法或原理,特别是并行计算方面的内容。首先,我需要回忆一下相关的排序算法和并行计算的知识。并行全排序应该是指利用多个处理单元同时对整个数据集进行排序,以提高效率。常见的排序算法如快速排序、归并排序等,如何将它们并行化呢? 根据提供的引用资料,引用[1]提到并行排序算法利用多核CPU进行并行计算,比如快速排序的并行化。引用[2]则讨论了奇偶交换排序的并行实现,虽然冒泡排序本身串行,但奇偶交换作为变种更适合并行。引用[3]和[4]分别涉及GPU上的CUDA实现和多线程的快速排序。看来不同的并行环境(多核CPU、GPU)和不同的算法(快速排序、归并、奇偶交换)有不同的实现方法。 用户需要的是并行全排序的实现方法或原理,可能需要分几个方面来回答。首先,可能需要介绍并行全排序的基本概念,然后分不同的实现方法,比如基于任务分解的、数据分解的,或者不同的并行模型如多线程、MPI、CUDA等。然后,每个方法的具体原理和实现步骤,可能需要结合例子或代码片段。 接下来,要确保回答的结构清晰,按照用户的要求分步骤说明。比如,首先讲任务分解的快速排序,然后是归并排序的并行化,再是奇偶交换排序。同时,需要引用提供的参考资料中的内容,比如引用[1]提到多核CPU的并行快速排序,引用[2]关于奇偶交换排序的并行实现,引用[3]和[4]涉及GPU和多线程的实现。 需要注意用户的系统级指令,比如数学表达式要用$...$,独立公式用$$...$$,正确使用LaTeX语法,中文回答,生成相关问题。同时,回答中引用的部分要自然添加引用标识,比如在讲并行快速排序时引用[^1],在奇偶交换时引用[^2],GPU部分引用[^3],多线程代码引用[^4]。 可能还需要考虑用户的实际需求,比如他们可能是在处理大规模数据,需要高效的排序算法,或者是在学习并行计算的应用。因此,回答中需要涵盖不同的实现场景,如多线程、分布式(MPI)、GPU加速等,以满足不同的应用需求。 另外,用户的问题可能隐含了如何选择适合的并行排序方法,所以需要比较不同方法的优缺点,比如快速排序适合分治,归并排序适合数据划分,奇偶交换适合特定并行结构。同时,要注意数据划分、负载均衡、通信开销等关键问题,这些都是并行算法中常见的挑战。 最后,生成的相关问题需要围绕并行排序的扩展,比如性能分析、优化方法、应用场景等,这样用户如果有进一步的问题,可以参考这些相关问题继续深入学习。</think>### 并行全排序的实现方法与原理 #### 1. **基本概念** 并行全排序指利用多核CPU、GPU或分布式计算节点对数据集进行整体排序,通过任务分解、数据划分和并行计算提升效率。核心目标是减少时间复杂度的常数因子或改变算法结构以适配并行环境。 --- #### 2. **实现方法分类** ##### (1) **基于任务分解的并行快速排序** - **原理**:将快速排序的分治过程并行化。每次划分后,左右子数组的排序任务分配给不同线程或进程。 - **关键步骤**: 1. 主线程选取基准元素(如首元素); 2. 将数组划分为$<pivot$和$\geq pivot$两部分; 3. 子数组排序任务分配给独立线程或GPU线程块。 - **代码片段(多线程示例)**: ```cpp // 引用[4]中的并行快速排序实现 #pragma omp parallel sections { #pragma omp section quick_sort(left_part); #pragma omp section quick_sort(right_part); } ``` ##### (2) **基于数据划分的并行归并排序** - **原理**:将数据集均匀分配到多个计算单元,各单元局部排序后合并结果。 - **数学描述**:设$n$为数据量,$p$为并行单元数,每个单元处理$\frac{n}{p}$数据,时间复杂度为$O\left(\frac{n}{p} \log \frac{n}{p}\right) + O(n)$[^2]。 - **MPI实现示例**(引用[2]): - 各进程对局部数据排序; - 通过奇偶交换策略合并相邻进程的有序数据。 ##### (3) **并行奇偶交换排序** - **原理**:将冒泡排序的奇偶轮次交替操作分配给不同线程。 - 偶数阶段:比较并交换$2i$与$2i+1$位置元素; - 奇数阶段:比较并交换$2i+1$与$2i+2$位置元素; - **优势**:消除冒泡排序的串行依赖,适合SIMD架构或分布式内存系统。 --- #### 3. **关键挑战与优化** - **负载均衡**:数据划分需均匀,避免部分线程空闲(如快速排序中基准选择影响子数组大小)。 - **通信开销**:分布式系统中合并局部结果时需高效通信(如MPI_Send/MPI_Recv优化)。 - **递归并行化**:GPU上需将递归转化为迭代,通过共享内存和原子操作保证一致性。 --- #### 4. **典型应用场景** - **多核CPU**:OpenMP实现快速排序,适合中等规模数据[^4]; - **GPU加速**:CUDA实现数据密集型排序(如百万级浮点数)[^3]; - **分布式系统**:MPI处理超大规模数据(如TB级日志文件)[^2]。 ---
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