并行作业调度与归并排序优化

最新推荐文章于 2025-09-23 16:21:06 发布
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#NP难 # 并行调度 # 贪心算法

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使用OpenMP并行化优化归并排序算法
kupePoem的专栏
04-02 1063
4. 最终合并：将 [4,6,7] 和 [5,9] 合并为 [4,5,6,7,9]。2）左子数组继续分解为 [6,4] 和 [7]→ 合并为 [4,6,7]；4） 最终合并 [4,6,7] 和 [5,9]→ [4,5,6,7,9]。2）左子任务 [0,1]（长度2）触发串行处理 → 合并为 [4,6]。-分割为左 [0,2]（6,4,7）和右 [3,4]（$9,5$）。1）长度 3 > 2，继续并行分解为 [0,1] 和 [2,2]。3） 右子任务 [2,2] 直接返回 → 合并为 [4,6,7]。
归并的OpenMP并行程序
weixin_60705585的博客
07-18 721
对此，我采用了cstdlib库中rand()函数获取一个0到RAND_MAX之间的随机整数，再将随机数乘以1.0变成double类型，再除以RAND_MAX，最终获得一个0到1之间的随机的浮点数，然后加上一个数组元素的值，这样就可以获得两个随机的有序的double类型的一维数组。之后，为了保证a数组中的子数组和b数组中的子数组在进行并行归并的时候，可以将数据归并到c数组中对应的位置，我这里采用了一个for循环，计算每段归并需要存储在c数组的什么位置，采用的是计算前后指针，然后进行存储和记录。
java多线程归并排序_并行计算实验-串、并行排序算法
weixin_35219046的博客
02-16 1372
并行实验报告一、项目背景项目要求实现快速排序、枚举排序、归并排序三种排序方法的串行和并行算法，并且进行性能比较和优化分析。其中数据集`random.txt`，当中包含30000个乱序数据，数据的范围是[-50000,50000]，数据间以空格“ ”分隔。具体要求：1. 用Java多线程或者C#多线程模拟并行处理(推荐用Java)。2. 说明程序执行方式，记录在ReadMe.txt中。3. 读取乱序...
并行顺序实现归并排序算法：从概念到实践
weixin_29050829的博客
08-15 777
稳定性是排序算法的一个关键特性，它指的是相等的元素在排序后的相对位置与排序前保持一致。对于需要多轮排序的应用场景，稳定性尤为重要，因为它能够保证在多次排序过程中数据的相对顺序不会被破坏。例如，在数据库的多列排序中，稳定性确保了在优先考虑某一列排序后，其他列的相对顺序依然有序。
并行归并排序的 Java 实现
echo_123qq的博客
06-27 158
【代码】并行归并排序的 Java 实现。
8、Python并行编程与线程模块教学
metal的博客
07-18 69
本博客详细介绍了Python中的并行归并排序实现，以及用于教学的两个线程编程模块——质数计数模块和曼德勃罗集模块。通过代码示例、流程图和教学分析，帮助学生掌握并行编程的核心概念，如线程创建与同步、竞争条件、加速比、负载均衡等，同时深入探讨了并行化过程中的常见问题和优化方法。博客还提供了课程实践建议和注意事项，旨在提升学生的并行编程能力。
深入理解数据结构：归并排序与堆排序的奥秘
weixin_36074800的博客
04-01 316
本篇博客深入探讨了数据结构中的归并排序和堆排序算法，涵盖了算法的复杂度分析、性能优化以及它们在不同场景下的应用。通过对特定章节内容的解读，我们揭示了如何高效地使用这些算法来处理大量数据，并展示了它们在计算机科学中的重要性和实用性。
简单排序的OpenMP并行程序
weixin_60705585的博客
07-17 1062
同时，为了避免程序的多次间断的运行，导致程序运行时CPU的状态差，导致实验获取的结果误差较大，这里考虑，创建数组提前存储“1、2、4、8、16、32、64”，然后通过for循环将数值传入函数“double achieve(int thread_num)”中，获取运行时间，并计算出对应5次实验的平均值。同时，随着线程数增加，又会导致子数组的归并开销加大，线程调度的开销加大，所以当线程数增加到一定程度时，通过增加线程数的排序加速会逐渐消失，使得最后的运行时间和加数比逐渐趋于平缓。接着，考虑如何实现并行的排序。
Bend语言并行排序算法实现：快排、归并与基数排序
gitblog_00728的博客
09-23 964
在大数据处理场景中，排序算法的性能直接影响系统吞吐量。传统串行排序算法如冒泡排序（Bubble Sort）和插入排序（Insertion Sort）时间复杂度为O(n²)，难以应对海量数据。Bend语言作为一种**大规模并行高级编程语言**，通过其独特的并行执行模型，能够高效实现分治类排序算法。本文将深入解析Bend语言中快速排序（QuickSort）、基数排序（Radix Sort）和双调排序（...
基于GOLANG实现的大规模数据分布式并行处理系统_采用多管道多机器协同计算架构_专为解决海量数据排序难题而设计_核心技术包括归并排序算法优化_分布式任务调度_内存高效管理_网络通.zip
08-18
它通过优化归并排序算法、实现分布式任务调度、高效管理内存以及保障网络通信等方式，为用户提供了强大的数据处理能力。此外，系统使用Go语言开发，不仅提高了开发效率，也确保了系统的性能和可靠性。开发者提供的...
归并排序算法的并行与顺序实现研究
归并排序（Merge Sort）是一种经典的基于分治思想的稳定...通过对该项目的学习，不仅可以掌握归并排序的核心逻辑，还能深入理解并行编程模型、任务调度机制以及算法工程化过程中的权衡考量，具备极高的学术与工程价值。
超立方体结构上的并行归并排序算法分析
为了优化并行归并排序在超立方体结构上的性能，研究人员通常采用策略如负载均衡（确保各处理器的工作量相近）、局部归并（尽可能在本地完成归并，减少全局通信）以及精心设计的数据分布方案。此外，利用超立方体结构...
nvidia-docker离线安装包
11-25
安装顺序 dpkg -i libnvidia-container1_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i libnvidia-container-tools_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit-base_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-container-toolkit_1.13.5-1_amd64.deb dpkg -i nvidia-docker2_2.13.0-1_all.deb dpkg -i nvidia-container-runtime_3.13.0-1_all.deb
触点云 iOS 联动交互控制
11-25
智慧社区中主要分业主与访客，业主可以通过集成该SDK的手机APP，轻松且安全的出入社区大门及楼栋相对应的大门。业主的车及访客的车进入小区都可以通过集成该SDK的手机APP进行进出小区的相应预约设置。如果想进一步了解触点云业务或者购买我们公司的智能设备的可以登录[泛达集团官网](http://www.farbell.com.cn/ "泛达集团官网")或[触点云开放平台](http://open.trudian.com/web/#/ "触点云开放平台")。 ## 业务场景 ### 家庭管理使用场景 管理家庭成功，让每个家庭成员也有同等的业务功能。如果你的房子用于出租，则有房东与租客关系，利用家庭管理关系租客在正常租房时可以有相应开门权限，当退租的时候。则不能使用原有的权限。 ### 增值服务使用场景 提供平台给业主二手物品交易，提供房屋买卖平台和推荐获收益渠道 ### 积分商场使用场景 让业主足不出户就能优惠的购买的日常需要的物品，同时与周边的餐饮店合作提供优惠的价格给业主。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-25
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了一种基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解，提取信号的时频域特征，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息；随后结合机器学习分类器（如SVM、BP神经网络等）对提取的特征进行训练与分类，实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势，结合ML强大的模式识别能力，提升了分类精度与鲁棒性，具有较强的实用价值。; 适合人群：电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员；具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统，实现扰动类型的自动识别；②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台；③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率，为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤，重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响，并尝试对比不同机器学习模型的分类效果，以全面掌握该方法的核心技术要点。
小爱课程表适配教程[源码]
最新发布
11-25
本文详细介绍了如何适配新版小爱课程表与正方教务系统课表，包括安装开发者工具、分析文档、编写代码（provider.js、parser.js、timer.js）以及处理特殊课程情况（如专修课、个人课表、多周循环课程）。文章提供了完整的代码示例和解析方法，帮助开发者快速实现课表适配。通过本文的指导，读者可以轻松完成小爱课程表与教务系统的对接，提升课表管理的便捷性。
51单片机c源码-非门数字芯片测试
11-25
51单片机c源码-非门数字芯片测试
Python创建3D水循环模型[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用Python的科学计算库NumPy和可视化库Matplotlib来创建一个3D水循环模型。通过示例代码展示了如何生成数据并利用Matplotlib的3D绘图功能进行可视化。代码中使用了numpy生成线性空间数据，并通过数学函数计算x、y、z坐标，最终使用mpl_toolkits.mplot3d的Axes3D模块进行3D绘图。这为想要学习Python科学计算和3D可视化的读者提供了一个实用的入门示例。
51单片机c源码-实用密码锁
11-25
51单片机c源码-实用密码锁
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