枚举排序各种并行之OpenMP

最新推荐文章于 2022-12-21 18:25:11 发布

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分类专栏：并行计算

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本文详细介绍了如何使用OpenMP实现枚举排序的并行化，通过测试验证了其正确性，并分析了加速比，展示了并行计算在提高排序效率上的潜力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.OpenMP（利用parallel for将其数据自动分开，数据划分）

//枚举排序
/*
枚举排序（Enumeration Sort）是一种最简单的排序算法，通常也称为秩排序（Rank Sort）。
该算法的具体思想是（假设按关键字递增排序），对每一个待排序的元素统计小于它的所有元素的个数，从而得到该元素最终处于序列中的位置。
假定待排序的n个数存在a[1]…a[n]中。首先将a[1]与a[2]…a[n]比较，记录比其小的数的个数，令其为HX_k，
a[1]就被存入有序的数组b[1]…b[n]的b[HX_k+1]位置上；然后将a[2]与a[1]，a[3]…a[n]比较，记录比其小的数的个数，依此类推。
*/
#include "stdafx.h"
#include <Windows.h>
#include <omp.h>
#include <time.h>
#include <iostream>
using namespace std;

#define NUM_THREADS 2
/* 
* 函数名: GetDataSize 
* 功能： 读入待排序序列的长度 
* 输入： 待排序序列的长度 
* 输出： 返回待排序序列的长度 
*/  
int GetDataSize()  
{  
	int HX_i;  

	while(1){  
		printf("请输入数组的大小 :");  
		scanf("%d",&HX_i);  
		if(HX_i>0)  
			break;  
		//cout<<"Wrong Data Size, must between [1..65535]"<<endl;  
	}  
	return HX_i;  
}  

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
{
	int HX_i,HX_j,HX_k;
	clock_t HX_t1,HX_t2;
	omp_set_num_threads(NUM_THREADS);
	int HX_DataSize;              /*HX_DataSize:数组长度；*/  
	int *HX_data_in, *HX_data_out;             /*输入和输出数组指针*/  

	HX_DataSize=GetDataSize();   /*HX_DataSize:数组长度；*/
	HX_data_in=(int *)malloc(HX_DataSize*sizeof(int)); /*分配待排序序列的空间*/
	if(HX_data_in==0) cout<<"Malloc memory error!"<<endl;
	HX_data_out=(int *)malloc(HX_DataSize*sizeof(int)); /*分配排序后数组的空间*/  
	if(HX_data_out==0) cout<<"Malloc memory error!"<<endl;

	//获得随机数
	int HX_seed;  
	printf("请输入随机数的种子:");  
	scanf("%d",&HX_seed);   /*获得随机数的种子*/  
	srand(HX_seed);           /*srand初始化随机种子*/                 
	printf("获得随机数\n");   
	for(HX_i=0;HX_i<HX_DataSize;HX_i++)
	{  
		HX_data_in[HX_i]=((int)rand())%100000;  /*生成随机数，并输出*/  
		//printf("%10d ",HX_data_in[HX_i]);  
	}
	printf("\n\n\n");

	//并行——————————；

	HX_t1=clock();
#pragma omp parallel private(HX_i,HX_j,HX_k)
	{
#pragma omp for
		for (HX_i=0;HX_i<HX_DataSize;HX_i++)
		{
			HX_k=0;
			for (HX_j=0;HX_j<HX_DataSize;HX_j++)
			{
				if (HX_data_in[HX_i]>HX_data_in[HX_j])
				{
					HX_k++;//记录比自己小的数的个数
				}
			}
			HX_data_out[HX_k]=HX_data_in[HX_i];
		}
	}

	HX_t2=clock();
	cout<<"并行时间="<<HX_t2-HX_t1<<endl;
	printf("并行结果：\n");
	for (HX_i=0;HX_i<HX_DataSize;HX_i++)
	{
	     //printf("%10d ",HX_data_out[HX_i]);
	}
	printf("\n\n\n");


	//串行————————————；
	HX_t1=clock();
	for (HX_i=0;HX_i<HX_DataSize;HX_i++)
		{
			HX_k=0;
			for (HX_j=0;HX_j<HX_DataSize;HX_j++)
			{
				if (HX_data_in[HX_i]>HX_data_in[HX_j])
				{
					HX_k++;
				}
			}
			HX_data_out[HX_k]=HX_data_in[HX_i];
		}
	HX_t2=clock();
	cout<<"串行时间="<<HX_t2-HX_t1<<endl;
	printf("串行结果：\n");
	for (HX_i=0;HX_i<HX_DataSize;HX_i++)
	{
		//printf("%10d ",HX_data_out[HX_i]);
	}
	printf("\n\n\n");
	system("pause");
	return 0;
}

测试结果正确性：

测试加速比：