MPI 并行奇偶交换排序(Fortran)

本文介绍了奇偶交换排序算法,并探讨了如何使用MPI进行并行化。通过将数据分配到多个进程中,每个进程内部先完成排序,然后进行进程间的比较和数据交换,确保整体排序的正确性。提供了用Fortran编写的并行化代码示例。

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MPI 并行奇偶交换排序(Fortran)

奇偶交换排序

假设一组数有n个值,通过以下阶段可以将这组数排序:

  • 第1阶段:将第1和第2个数、第3和第4个数、第5和第6个数…两两进行比较,每两个按大小排好;
  • 第2阶段:不过是将第2和第3个数、第4和第5个数、第6和第7个数…两两进行比较,同样每两个按大小排好;
  • 第3阶段:重复第1阶段;
  • 第4阶段:重复第2阶段;

最多需要n个阶段,就能把这组数排好序。

并行化

使用MPI,思路是把这组数分成几组,每个进程一组,内部先排好序,然后让进程和进程之间比较,小的进程取这两个进程最小的几个数,大的进程取最大的几个数,可以保证比较的两个进程的数是排好序的,重复奇偶交换步骤。以下使用fortran代码编写。

module my_module
    use mpi
    implicit none
    contains
        ! 排序
        subroutine sort(k)
            implicit none
            integer :: k(:), n, i, j, temp
            n = size(k)
            ! 冒泡排序
            do i=1, n
                do j=1, n-i
                    if (k(j) > k(j+1)) then
                        temp = k(j)
                        k(j) = k(j+1)
                        k(j+1) = temp
                    endif
                enddo
            enddo
        end subroutine sort
        ! 取两个有
### MPI环境下实现奇偶交换排序的方法 奇偶交换排序是一种基于冒泡排序的改进算法,能够在并行环境中高效运行。在MPI环境下的实现通常依赖于消息传递接口(Message Passing Interface),用于节点之间的数据同步和通信。 以下是关于如何在MPI环境下实现奇偶交换排序的具体说明: #### 1. 基本原理 奇偶交换排序的核心思想是在每一轮迭代中交替执行奇数阶段和偶数阶段的操作。具体来说,在奇数阶段,相邻的两个元素位置分别为`i`和`i+1`,其中`i`为奇数;而在偶数阶段,则考虑`i`为偶数的情况。这种分阶段的设计使得该算法非常适合并行化[^1]。 #### 2. MPI中的实现思路 为了适应分布式内存架构,可以将待排序数组划分为若干子集,每个处理器负责一部分数据的局部排序,并通过消息传递机制与其他处理器交互以完成全局排序。整个过程大致如下: - **初始化**: 将输入数组均匀分布到各个进程上。 - **本地排序**: 每个进程对其拥有的部分进行独立的奇偶排序。 - **跨进程比较与交换**: 在每次迭代结束时,相邻进程之间发送/接收边界元素以便调整顺序。 - **重复上述两步**, 直至所有元素都已按序排列为止。 #### 3. 示例代码 下面给出一段简单的C语言版MPI程序示范这一流程: ```c #include <mpi.h> #include <stdio.h> void local_odd_even_sort(int *data, int size){ // Perform Odd Even Sort on the given data array of specified size. for (int phase = 0; phase < size; ++phase) { if ((phase % 2 == 0 && phase / 2 < size - 1)) { /* even */ if(data[phase / 2]>data[(phase / 2)+1]){ int temp=data[phase / 2]; data[phase / 2]=data[(phase / 2)+1]; data[(phase / 2)+1]=temp; } }else{ /* odd */ if(phase / 2>0&&data[(phase / 2)-1]>data[phase / 2]){ int temp=data[(phase / 2)]; data[(phase / 2)]=data[(phase / 2)-1]; data[(phase / 2)-1]=temp; } } } } int main(int argc, char* argv[]) { int rank, size; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_WORLD, &rank); MPI_Comm_size(MPI_COMM_WORLD, &size); const int N = 8*size; // Total number of elements to be sorted int sendbuf[N], recvbuf[N]; if(rank==0){ // Initialize random values into buffer only at root process srand(time(NULL)); for(int i=0;i<N;i++)sendbuf[i]=(rand()%N)+1; } // Scatter initial unsorted list across all processes MPI_Scatter(sendbuf,size,MPI_INT,&recvbuf[size],size,MPI_INT,0,MPI_COMM_WORLD); // Conduct Local Sorting within each node's subset first before exchanging boundaries between nodes during global pass phases later... local_odd_even_sort(recvbuf , size ); // Gather results back together again after finishing sorting operation completely ... MPI_Gather(&recvbuf[size],size,MPI_INT,sendbuf,N/MPI_SIZEOFINT,MPI_BYTE,0,MPI_COMM_WORLD); if(!rank){ printf("\nSorted Array:\n"); for(auto elem : sendbuf )printf("%d ",elem ); puts(""); } MPI_Finalize(); } ``` 此代码片段展示了如何利用MPI函数如 `MPI_Scatter`, `MPI_Send`, 和 `MPI_Recv` 来分割原始未排序列表并将它们散布给不同的进程中去单独处理自己的那份副本之后再重新聚集起来形成最终有序的整体序列[^4]. #### 注意事项 - 上述示例假设总共有固定数量的数据项可供排序(`const int N`)以及参与运算的工作单元数目恰好能整除这些项目总数从而简化了实际部署当中可能遇到的一些复杂情况比如剩余碎片等问题。 - 需要特别注意的是当涉及到多台机器组成的集群网络环境之下还需要额外考虑到诸如延迟时间等因素的影响可能会降低整体性能表现因此建议合理规划拓扑结构减少不必要的通讯开销提升效率.
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