PSRS-сортировка — различия между версиями
AlexeyL (обсуждение | вклад) (→Алгоритм) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показано 17 промежуточных версий 3 участников) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
== Описание == | == 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: | + | Parallel Sorting by Regular Sampling {{---}} параллельная сортировка, разработанная Ханмао Ши, Рисажем Канселом и Джонатаном Шеффером в 1992 году. Имеет два преимущества по сравнению с [[Быстрая сортировка|быстрой сортировкой]]: |
* сохраняет размер списка более сбалансированным на протяжении всего процесса | * сохраняет размер списка более сбалансированным на протяжении всего процесса | ||
* избегает повторных перестановок ключей | * избегает повторных перестановок ключей | ||
== Алгоритм == | == Алгоритм == | ||
− | + | * Начало. | |
+ | * '''Шаг 1.''' Исходный массив в <tex>n</tex> элементов разделим поровну между <tex>p</tex> процессорами. | ||
+ | * '''Шаг 2.''' На каждом процессоре запускам [[Быстрая сортировка|быструю сортировку]]. | ||
+ | * '''Шаг 3.''' Формируем вспомогательный массив из элементов каждого процессора под индексами <tex dpi=145>0,\frac {n} {p^2}, \frac {2n}{p^2},...,\frac {(p-1)n}{p^2}</tex>. | ||
+ | * '''Шаг 4.''' Сортируем вспомогательный массив с помощью быстрой сортировки. | ||
+ | * '''Шаг 5.''' Формируем массив разделителей из элементов вспомогательного массива под индексами <tex dpi=145> p + [\frac {p} {2}] - 1, 2p + [\frac {p}{2}] - 1,...,(p-1)p + [\frac {p}{2}] - 1</tex>. | ||
+ | * '''Шаг 6.''' Делим данные в процессорах с помощью массива разделителей следующим образом. Пусть <tex>a_1, a_2,..., a_j</tex> {{---}} разделители. Тогда данные в каждом процессоре разобьём на группы элементов, попадающие в соответствующие полуинтервалы <tex>(-\infty,a_1],(a_1,a_2],...,(a_j,+\infty)</tex>. | ||
+ | * '''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 == | == Пример == | ||
Строка 87: | Строка 96: | ||
|style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| 72 84 97 | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| 72 84 97 | ||
|- | |- | ||
− | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| После | + | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| После слияния |
|style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| 6 12 14 | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| 6 12 14 | ||
|style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| 15 20 21 | |style="background-color:#FFF;padding:2px 10px"| 15 20 21 | ||
Строка 100: | Строка 109: | ||
== Анализ == | == Анализ == | ||
− | 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 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, | + | 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>. | ||
+ | |||
+ | Откуда получаем итоговую асимптотику: | ||
+ | |||
+ | <tex dpi=145> O(\frac {n\log(n/p)}{p})+O(p^2\log(p))+O(n)+O(p)</tex> | ||
+ | |||
+ | Что равно: | ||
+ | |||
+ | <tex dpi=145>O(\frac {n\log(n/p)}{p}+p^2\log(p)+n+p)=O(\frac {n\log(n/p)}{p})</tex>. | ||
== См. также == | == См. также == | ||
* [[Многопоточная сортировка слиянием|Многопоточная сортировка слиянием]] | * [[Многопоточная сортировка слиянием|Многопоточная сортировка слиянием]] | ||
− | + | * [[Быстрая сортировка|Быстрая сортировка]] | |
+ | == Источники информации == | ||
+ | * [https://wiki.engr.illinois.edu/download/attachments/99155993/Sort+ParaProg(Quinn)chpt14.5.pdf?version=1&modificationDate=1203641170000| Статья о PSRS] | ||
+ | * [http://users.cms.caltech.edu/~cs284/lectures/29oct97/sld003.htm| Презентация] | ||
+ | |||
[[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]] | [[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]] | ||
[[Категория:Сортировка]] | [[Категория:Сортировка]] | ||
+ | [[Категория: Многопоточные сортировки]] |
Текущая версия на 19:15, 4 сентября 2022
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
массивов в каждом процессоре. Также мы должны помнить, что при равномерном распределении данных длина сливаемых массивов будет , а двух массивов выполняется за сумму их длин. Поэтому займёт .Откуда получаем итоговую асимптотику:
Что равно:
.