感谢网友浅水清流投递本稿。
并发算法是多核时代开始流行的技术趋势,比如tbb,ppl都提供了大量有用的并发算法。
经典算法中,排序是一个很适合采用分治法并发的场合,比如快速排序。
常规的快速排序,先在数组中选取一个基准点,将数组分区为小于基准点和大于基准点(相同的数可以到任一边),对分区的子数组递归的执行分区的操作,当子数组长度为1时退出递归。此时数组就完成了排序过程。
int partition(int* array, int left, int right) { int index = left; int pivot = array[index]; swap(array[index], array[right]); for (int i=left; i<right; i++) { if (array[i] > pivot) // 降序 swap(array[index++], array[i]); } swap(array[right], array[index]); return index; } void qsort(int* array, int left, int right) { if (left >= right) return; int index = partition(array, left, right); qsort(array, left, index - 1); qsort(array, index + 1, right); }
对快排的过程分析可以发现,分区以及对子数组排序的过程均可以并发执行,这里首先对数组进行分区,生成分区数组,为了保证不同分区不受到影响需要先完成分区再进行排序。
template <typename key, typename container >void parallel_sort(container & _container)template <typename key, typename container > void partition_less(std::vector<key> * vless, container * _container, key privot){ for(size_t i = 0; i < (*_container).size(); i++){ if ((*_container)[i] < privot){ vless->push_back((*_container)[i]); } } } template <typename key, typename container > void partition_more(std::vector<key> * vmore, container * _container, key privot){ for(size_t i = 0; i < (*_container).size(); i++){ if ((*_container)[i] >= privot){ vmore->push_back((*_container)[i]); } } }
在完成分区之后,递归执行排序操作,并将排序好的分区重新写入待排序数组。
template <typename key, typename container > int sort_less(container * _container, std::vector<key> & vless, boost::atomic_uint32_t * depth){ parallel_sort_impl<key>(&vless, *depth); for(size_t i = 0; i < vless.size(); i++){ (*_container)[i] = vless[i]; } return 0; } template <typename key, typename container > int sort_more(container * _container, std::vector<key> & vmore, boost::atomic_uint32_t * depth){ parallel_sort_impl<key>(&vmore, *depth); size_t pos = (*_container).size()-vmore.size(); for(size_t i = 0; i < vmore.size(); i++){ (*_container)[i+pos] = vmore[i]; } return 0; } template <typename key, typename container > void parallel_sort_impl(container * _container, boost::atomic_uint32_t & depth){ if (_container->size() < threshold || depth.load() > processors_count()){ std::sort(_container->begin(), _container->end()); }else{ key privot = (*_container)[_container->size()/2]; std::vector<key> vless, vmore; auto partition_result = std::async(std::launch::async, partition_less<key, container>, &vless, _container, privot); partition_more(&vmore, _container, privot); partition_result.get(); auto result = std::async(std::launch::async, sort_less<key, container>, _container, vless, &depth); sort_more(_container, vmore, &depth); result.get(); } }
这里采取了一个有趣的策略,就是通过数组的大小,计算出排序好的元素在原数组中的位置(这样即使是并发的访问数组,但是因为不同的线程各自访问的自己的下标位置,所以仍然是线程安全的),然后将排序好的数组直接写入到原数组,完成整个排序。
这里的并发采用了c++11中的promise:http://imcc.blogbus.com/logs/174131661.html
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