PSRS-сортировка — различия между версиями
Shersh (обсуждение | вклад) (→Анализ) |
Shersh (обсуждение | вклад) (→Анализ) |
||
Строка 111: | Строка 111: | ||
При <tex>n</tex> элементах и <tex>p</tex> процессорах начальная сортировка выполнится за <tex dpi=145>O( \frac {n\log(n/p)}{p})</tex>. Выбор порядка <tex>p</tex> элементов в каждом процессоре произойдёт за <tex>O(p)</tex>, их сортировать мы будем с помощью [[Быстрая сортировка|быстрой сортировки]], а так же учитывая, что их количество порядка <tex>p</tex>, то можно сказать, что они сортируются за <tex>O(p^2\log(p^2))=O(p^2\log(p))</tex>. | При <tex>n</tex> элементах и <tex>p</tex> процессорах начальная сортировка выполнится за <tex dpi=145>O( \frac {n\log(n/p)}{p})</tex>. Выбор порядка <tex>p</tex> элементов в каждом процессоре произойдёт за <tex>O(p)</tex>, их сортировать мы будем с помощью [[Быстрая сортировка|быстрой сортировки]], а так же учитывая, что их количество порядка <tex>p</tex>, то можно сказать, что они сортируются за <tex>O(p^2\log(p^2))=O(p^2\log(p))</tex>. | ||
− | После обмена данными будет произведено слияние <tex>p</tex> массивов в каждом процессоре. Также мы должны помнить, что при равномерном распределении данных длина сливаемых массивов будет <tex dpi=145>\frac {n}{p^2}</tex>, а <tex>\mathrm {merge} </tex> двух массивов выполняется за сумму их длин. Поэтому <tex>\mathrm {merge} </tex> займёт <tex dpi=145> O(\sum \limits_{k=2}^{p} \frac {k \cdot n}{p^2})=O(\frac {n \cdot p \cdot (p+1)}{2p^2}-\frac {n}{p^2})=O(n)</tex>. <br> | + | После обмена данными будет произведено слияние <tex>p</tex> массивов в каждом процессоре. Также мы должны помнить, что при равномерном распределении данных длина сливаемых массивов будет <tex dpi=145>\frac {n}{p^2}</tex>, а <tex>\mathrm {merge} </tex> двух массивов выполняется за сумму их длин. Поэтому <tex>\mathrm {merge} </tex> займёт <tex dpi=145> O(\sum \limits_{k=2}^{p} \frac {k \cdot n}{p^2})=O(\frac {n \cdot p \cdot (p+1)}{2p^2}-\frac {n}{p^2})=O(n)</tex>. <br> |
+ | Откуда получаем итоговую асимптотику: | ||
+ | |||
<tex dpi=145> O(\frac {n\log(n/p)}{p})+O(p^2\log(p))+O(n)+O(p)</tex> <br> | <tex dpi=145> O(\frac {n\log(n/p)}{p})+O(p^2\log(p))+O(n)+O(p)</tex> <br> | ||
− | + | Что равно: <br> | |
<tex dpi=145>O(\frac {n\log(n/p)}{p}+p^2\log(p)+n+p)O(\frac {n\log(n/p)}{p})=O(\frac {n\log(n/p)}{p})</tex>. | <tex dpi=145>O(\frac {n\log(n/p)}{p}+p^2\log(p)+n+p)O(\frac {n\log(n/p)}{p})=O(\frac {n\log(n/p)}{p})</tex>. | ||
Версия 13:03, 12 июня 2014
Содержание
Описание
Parallel Sorting by Regular Sampling — параллельная сортировка, разработанная Ханмао Ши, Рисажем Канселом и Джонатаном Шеффером в 1992 году. Имеет два преимущества по сравнению с быстрой сортировкой:
- сохраняет размер списка более сбалансированным на протяжении всего процесса
- избегает повторных перестановок ключей
Алгоритм
- Начало
- Шаг 1 Исходный массив в элементов разделим поровну между процессорами.
- Шаг 2 На каждом процессоре запускам быструю сортировку.
- Шаг 3 Формируем вспомогательный массив из элементов каждого процессора под индексами .
- Шаг 4 Сортируем вспомогательный массив с помощью быстрой сортировки.
- Шаг 5 Формируем массив разделителей из элементов вспомогательного массива под индексами .
- Шаг 6 Делим данные в процессорах с помощью массива разделителей следующим образом. Пусть — разделители. Тогда данные в каждом процессоре разобьём на группы элементов, попадающие в соответствующие полуинтервалы .
- Шаг 7 Сливаем соответствующие группы элементов в массивы. Слияние будем производить поочерёдно, то есть сначала сольём первую группу со второй потом результат с третей и так далее. В итоге получим отсортированный набор данных.
- Шаг 8 Данные из процессоров поочерёдно записываем в исходный массив. Данные отсортированы.
- Конец
Пример
Количество элементов
, количество процессоров . Исходный набор данных::
Описание этапа | 1 процессор | 2 процессор | 3 процессор |
---|---|---|---|
Разделение между процессорами | 15 46 48 93 39 6 72 91 14 | 36 69 40 89 61 97 12 21 54 | 53 97 84 58 32 27 33 72 20 |
После сортировки частей | 6 14 15 39 46 48 72 91 93 | 12 21 36 40 54 61 69 89 97 | 20 27 32 33 53 58 72 84 97 |
Выбор элементов | 6 14 15 39 46 48 72 91 93 | 12 21 36 40 54 61 69 89 97 | 20 27 32 33 53 58 72 84 97 |
Описание этапа | Данные |
---|---|
Выбранные элементы | 6 39 72 12 40 69 20 33 72 |
После сортировки | 6 12 20 33 39 40 69 72 72 |
Выбор элементов | 6 12 20 33 39 40 69 72 72 |
Разделители | 33 69 |
Описание этапа | 1 процессор | 2 процессор | 3 процессор | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
После сортировки частей | 6 14 15 | 39 46 48 | 72 91 93 | 12 21 | 36 40 54 61 69 | 89 97 | 20 27 32 33 | 53 58 | 72 84 97 |
После обмена данными | 6 14 15 | 12 21 | 20 27 32 33 | 39 46 48 | 36 40 54 61 69 | 53 58 | 72 91 93 | 89 97 | 72 84 97 |
После слияния | 6 12 14 | 15 20 21 | 27 32 33 | 36 39 40 | 46 48 53 | 54 58 61 69 | 72 72 | 84 89 91 | 93 97 97 |
Анализ
При быстрой сортировки, а так же учитывая, что их количество порядка , то можно сказать, что они сортируются за .
элементах и процессорах начальная сортировка выполнится за . Выбор порядка элементов в каждом процессоре произойдёт за , их сортировать мы будем с помощьюПосле обмена данными будет произведено слияние
Откуда получаем итоговую асимптотику:
Что равно:
.