北航并行课程作业：实现一个使用pthread 的并行快速排序程序，要求数组大小不小于2000 万，且元素为双精度浮点数（double）类型；并在多核系统中，比较不同线程个数与串行程序的加速比；同时注意保持实验中数据一致性，排除数据准备时间作程序运行时间，使程序有并行线程个数可变的可拓展性。 在当今的计算机科学领域，随着多核处理器的普及，软件程序的并行化成为提升计算性能的重要手段。尤其在处理大规模数据集时，传统的串行程序由于受到单核心的性能瓶颈限制，效率已经无法满足需求。并行计算能够通过多个处理器协同工作，大幅缩短计算时间，提高程序的执行效率。本文将详细介绍一个并行排序编程实验，其核心是使用pthread库实现一个高效的并行快速排序程序。 实验的核心任务是在满足一定条件的情况下，对一个至少包含2000万双精度浮点数的数组进行排序。具体要求如下：数组的大小必须不小于2000万个元素；这些元素必须是双精度浮点数类型。这决定了程序在数据处理上必须能够有效管理大量数据，并且对双精度类型数据进行排序。 为了实现并行计算，实验中采用了pthread库，即POSIX线程库。这是一个常用于Unix/Linux平台的C语言线程库，它提供了一系列函数接口，用于创建和控制线程。通过pthread，可以创建多个线程，让它们并行执行排序任务，从而有效利用多核处理器的计算能力。在实验中，关键在于如何将数组分割并分配给各个线程，并确保线程之间的同步以及数据一致性。并行快速排序算法通常需要对数组进行划分，将每个划分分配给不同的线程处理，最后再将这些排好序的子数组进行合并。 实验中还需要对不同线程数量下的程序性能进行评估。这意味着程序需要设计成可以动态调整并行线程数量，以便在多核系统中比较单线程（串行程序）与多线程（并行程序）的加速比。加速比是衡量并行程序性能的常用指标，反映了并行化带来的性能提升。在理想情况下，并行程序的加速比应该接近线程数量，但在实际应用中，由于线程同步、资源竞争等因素，加速比往往达不到理论最大值。 在实验过程中，还需要特别注意数据一致性问题。数据一致性是指在并行计算环境中，各线程对于共享数据的访问不能出现矛盾，否则会导致数据错误。为保持数据一致性，可能需要使用锁、信号量等同步机制来控制对共享资源的访问。此外，实验要求排除数据准备时间作程序运行时间，这意味着实验设计应确保数据加载和初始化的时间不计入排序算法的运行时间。 最终，实验需要提交的成果包括一份完整的实验报告（HW-MP2.pdf）、源代码以及一个可执行程序。实验报告应该详细记录实验过程、分析结果，并对比不同线程数量下的性能表现。源代码需要展示如何实现并行快速排序算法，并保证其结构清晰、注释完整，以便于他人理解。可执行程序则是一个可以直接运行的程序，它应该能够接受不同的输入参数，例如数组大小、线程数量等，并输出排序结果和性能指标。 这个并行排序编程实验不仅仅是对快速排序算法的理解和实现，更是对并行计算原理、多线程编程技术以及性能评估方法的一次全面实践。通过对实验的详细分析和报告编写，学生可以加深对并行计算在解决实际问题中应用的理解，为未来在复杂计算环境下的软件开发打下坚实的基础。

针对不同的排序算法，选择C语言来实现它们各自的源代码。

这个java并行程序设计的经典例子 虽然分多了点 但还是很值得的 完全可以运行 java parallel sort

只需两个时钟即可输出12个数据的排序结果，内容简单易懂

信息 作为硕士论文的一部分，对C ++中实现的顺序排序算法与CUDA中实现的并行排序算法之间的比较进行了研究。 我们实现了七个算法：双音排序，多步双音排序，自适应双音排序，合并排序，快速排序，基数排序和样本排序。 顺序算法是在使用C ++的CPU上实现的，而并行算法是在使用CUDA平台的GPU上实现的。 我们改进了上述实现，并采用了它们，以便能够对任意长度的输入序列进行排序。 我们在六个不同的输入分布上比较了算法，这些分布包括32位数字，32位键值对，64位数字和64位键值对。 结果表明，基数排序是最快的顺序排序算法，而基数排序和合并排序是最快的并行排序算法（取决于输入分布）。 与顺序实现相比，通过并行实现，我们最多可实现157倍的加速。 作者：DarkoBožidar 导师：TomažDobravec博士 资料下载 结果： : 硕士学位论文（斯洛文尼亚版） ： : usp

使用MPI计算的完整的PSRS（并行排序(parallel sorting by regular sampling)）代码。并行计算课实验所用代码。

并行排序算法，多线程 高效 多线程技术，速率快

基于GPU 实现并行排序过程，大大加速了排序的效率，有加速比

// 1. A small-set insertion sort. We do this on any set with <=32 elements // 2. A partitioning kernel, which - given a pivot - separates an input // array into elements pivot. Two quicksorts will then // be launched to resolve each of these. // 3. A quicksort co-ordinator, which figures out what kernels to launch // and when.