Алгоритм Параллельной Сортировки
Я ищу простую реализацию распараллеленного (многопоточного) алгоритма сортировки в C# , который может работать на List<T> или массивы и, возможно, использование параллельных расширений, но эта часть не является строго необходимой.
Edit: Фрэнк Крюгер дает хороший ответ, однако я хочу преобразовать этот пример в тот, который не использует LINQ. Также обратите внимание, что Parallel.Do() Кажется, был заменен Parallel.Invoke().
спасибо.
5 ответов
из "темной стороны" в своей статье параллельные расширения .Net Framework у нас есть эта версия параллельных расширений quicksort:
(Edit: поскольку ссылка теперь мертва, заинтересованные читатели могут найти ее архив в машина Wayback)
private void QuicksortSequential<T>(T[] arr, int left, int right)
where T : IComparable<T>
{
if (right > left)
{
int pivot = Partition(arr, left, right);
QuicksortSequential(arr, left, pivot - 1);
QuicksortSequential(arr, pivot + 1, right);
}
}
private void QuicksortParallelOptimised<T>(T[] arr, int left, int right)
where T : IComparable<T>
{
const int SEQUENTIAL_THRESHOLD = 2048;
if (right > left)
{
if (right - left < SEQUENTIAL_THRESHOLD)
{
QuicksortSequential(arr, left, right);
}
else
{
int pivot = Partition(arr, left, right);
Parallel.Do(
() => QuicksortParallelOptimised(arr, left, pivot - 1),
() => QuicksortParallelOptimised(arr, pivot + 1, right));
}
}
}
обратите внимание, что он возвращается к последовательной сортировке, как только количество элементов меньше 2048.
обновление теперь я достигаю лучшего, чем 1.7 x speedup на двухъядерной машине.
Я думал, что попробую написать параллельный сортировщик, который работал в .NET 2.0 (Я думаю, проверьте меня на этом), и это не использует ничего, кроме ThreadPool.
вот результаты сортировки массива элементов 2,000,000:
Time Parallel Time Sequential ------------- --------------- 2854 ms 5052 ms 2846 ms 4947 ms 2794 ms 4940 ms ... ... 2815 ms 4894 ms 2981 ms 4991 ms 2832 ms 5053 ms Avg: 2818 ms Avg: 4969 ms Std: 66 ms Std: 65 ms Spd: 1.76x
я получил ускорение 1.76 x-довольно близко к оптимальному 2x, на которое я надеялся - в этом среды:
- 2,000,000 random
Modelобъекты - сортировка объектов делегатом сравнения, который сравнивает два
DateTimeсвойства. - Mono JIT компилятор версии 2.4.2.3
- Max OS X 10.5.8 на 2,4 ГГц Intel Core 2 Duo
на этот раз я использовал Бен Уотсон QuickSort в C#. Я изменил его QuickSort внутренний цикл от:
QuickSortSequential:
QuickSortSequential (beg, l - 1);
QuickSortSequential (l + 1, end);
в:
QuickSortParallel:
ManualResetEvent fin2 = new ManualResetEvent (false);
ThreadPool.QueueUserWorkItem (delegate {
QuickSortParallel (l + 1, end);
fin2.Set ();
});
QuickSortParallel (beg, l - 1);
fin2.WaitOne (1000000);
fin2.Close ();
(на самом деле, в код я делаю небольшую балансировку нагрузки, которая, кажется, помогает.)
я обнаружил, что запуск этой параллельной версии окупается только тогда, когда в массиве более 25 000 элементов (хотя минимум 50 000, похоже, позволяет моему процессору дышать больше).
Я сделал столько улучшений, сколько могу придумать на моей маленькой двухъядерной машине. Я хотел бы попробовать некоторые идеи на 8-way monster. Кроме того, эта работа была сделана на маленьком 13-дюймовом MacBook под управлением Mono. Мне интересно, как живут другие. нормальный .В Net 2.0 установить.
исходный код во всей его уродливой славе доступен здесь:http://www.praeclarum.org/so/psort.cs.txt. Я могу все убрать, если есть интерес.
для записи здесь есть версия без выражений lamda, которая будет компилироваться в параллельных расширениях C#2 и .Net 2 +. Это также должно работать с Mono с собственной реализацией параллельных расширений (от Google Summer of code 2008):
/// <summary>
/// Parallel quicksort algorithm.
/// </summary>
public class ParallelSort
{
#region Public Static Methods
/// <summary>
/// Sequential quicksort.
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <param name="arr"></param>
public static void QuicksortSequential<T>(T [] arr) where T : IComparable<T>
{
QuicksortSequential(arr, 0, arr.Length - 1);
}
/// <summary>
/// Parallel quicksort
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <param name="arr"></param>
public static void QuicksortParallel<T>(T[] arr) where T : IComparable<T>
{
QuicksortParallel(arr, 0, arr.Length - 1);
}
#endregion
#region Private Static Methods
private static void QuicksortSequential<T>(T[] arr, int left, int right)
where T : IComparable<T>
{
if (right > left)
{
int pivot = Partition(arr, left, right);
QuicksortSequential(arr, left, pivot - 1);
QuicksortSequential(arr, pivot + 1, right);
}
}
private static void QuicksortParallel<T>(T[] arr, int left, int right)
where T : IComparable<T>
{
const int SEQUENTIAL_THRESHOLD = 2048;
if (right > left)
{
if (right - left < SEQUENTIAL_THRESHOLD)
{
QuicksortSequential(arr, left, right);
}
else
{
int pivot = Partition(arr, left, right);
Parallel.Invoke(new Action[] { delegate {QuicksortParallel(arr, left, pivot - 1);},
delegate {QuicksortParallel(arr, pivot + 1, right);}
});
}
}
}
private static void Swap<T>(T[] arr, int i, int j)
{
T tmp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = tmp;
}
private static int Partition<T>(T[] arr, int low, int high)
where T : IComparable<T>
{
// Simple partitioning implementation
int pivotPos = (high + low) / 2;
T pivot = arr[pivotPos];
Swap(arr, low, pivotPos);
int left = low;
for (int i = low + 1; i <= high; i++)
{
if (arr[i].CompareTo(pivot) < 0)
{
left++;
Swap(arr, i, left);
}
}
Swap(arr, low, left);
return left;
}
#endregion
}
на ум приходит сортировка слияния, основанная на размере кэша процессора, при этом блоки делятся между процессорами.
этап слияния может быть выполнен путем разделения слияния на N битов с каждым процессором, начинающим объединять блоки из правильного смещения в блоки.
Я не пробовал писать это.
(как относительная скорость кэша процессора и основной оперативной памяти, не так далеко от относительной скорости оперативной памяти и ленты, как время слияния сортировка была обнаружена, возможно, нам следует снова начать использовать сортировку слиянием)
разделите список, который вам нужно отсортировать, на подсписки одинакового размера, в зависимости от того, сколько процессоров у вас есть, а затем, когда две части сделаны, объедините их вместе с новой частью, пока не останется только один и все потоки завершены. Очень просто вы должны иметь возможность реализовать его самостоятельно, и сортировка списков в каждом потоке может быть выполнена с использованием любого существующего алгоритма сортировки (например, в библиотеке).