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文档简介
ParallelAlgorithms
Chapter
2
Fundamental
TechniquesofParallelAlgorithms2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC
ParallelAlgorithms
Chapte主要内容2.1平衡树方法2.2倍增技术
2.3分治策略
2.4划分原理
2.5流水线技术
2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC主要内容2.1平衡树方法2023/7/28Y.XuCop2.1平衡树方法设计思想树叶结点为输入,中间结点为处理结点,由叶向根或由根向叶逐层并行处理。示例求最大值计算前缀和2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC2.1平衡树方法2023/7/28Y.XuCopyrig算法2.1SIMD-SM上求最大值算法Beginfork=m-1to0doforj=2k
to2k+1-1par-doA[j]=max{A[2j],A[2j+1]}endforendforend时间分析t(n)=m×O(1)=O(logn)p(n)=n/2c(n)=O(nlogn)非成本最优2.1平衡树方法2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC算法2.1SIMD-SM上求最大值算法时间分析2.1平前缀和问题定义n个元素{x1,x2,…,xn},前缀和是n个部分和:Si=x1*x2*…*xi,1≤i≤n
这里*可以是+或×串行算法:Si=Si-1*xi
计算时间为O(n)并行算法:p56算法2.2SIMD-SM上非递归算法(高层描述)
p58算法2.3SIMD-SM上非递归算法(底层描述)
令A[i]=xi,i=1~n,B[h,j]和C[h,j]为辅助数组(h=0~logn,j=1~n/2h)
数组B记录由叶到根正向遍历树中各结点的信息(求和)数组C记录由根到叶反向遍历树中各结点的信息(播送前缀和)2.1
平衡树方法2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC前缀和2.1平衡树方法2023/7/28Y.XuCopyp56算法2.2SIMD-SM上非递归算法begin(1)forj=1tonpar-do//初始化B[0,j]=A[j]endif(2)forh=1tologndo//正向遍历forj=1ton/2hpar-doB[h,j]=B[h-1,2j-1]*B[h-1,2j]endforendfor
时间分析:
(1)O(1)(2)O(logn)(3)O(logn)===>t(n)=O(logn),p(n)=n,c(n)=O(nlogn)(3)forh=lognto0do//反向遍历
forj=1ton/2hpar-do(i)ifj=eventhen//该结点为其父结点的右儿子C[h,j]=C[h+1,j/2]endif(ii)ifj=1then//该结点为最左结点
C[h,1]=B[h,1]endif(iii)ifj=odd>1then//该结点为其父结点的左儿子
C[h,j]=C[h+1,(j-1)/2]*B[h,j]endifendforendforend2.1平衡树方法2023/8/7Y.XuCopyrightUSTCp56算法2.2SIMD-SM上非递归算法时间分析:主要内容2.1BalancedTreesMethod2.2DoublingTechniques
2.3Divide-and-ConquerStrategy2.4PartitioningPrinciple2.5PipeliningTechniques2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC主要内容2.1BalancedTreesMethod2主要内容2.1平衡树方法2.2倍增技术
2.3分治策略
2.4划分原理
2.5流水线技术
2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC主要内容2.1平衡树方法2023/7/28Y.XuCop设计思想又称指针跳跃(pointerjumping)技术,特别适合于处理链表或有向树之类的数据结构;当递归调用时,所要处理数据之间的距离逐步加倍,经过k步后即可完成距离为2k的所有数据的计算。示例表序问题求森林的根2.2倍增技术2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC2.2倍增技术2023/7/28Y.XuCopyrigh表序问题:问题描述
n个元素的列表L,求出每个元素在L中的次第号(秩或位序或rank(k)),rank(k)可视为元素k至表尾的距离;示例:n=7
(1)p[a]=b,p[b]=c,p[c]=d,p[d]=e,p[e]=f,p[f]=g,p[g]=g
r[a]=r[b]=r[c]=r[d]=r[e]=r[f]=1,r[g]=0
(2)p[a]=c,p[b]=d,p[c]=e,p[d]=f,p[e]=p[f]=p[g]=g
r[a]=r[b]=r[c]=r[d]=r[e]=2,r[f]=1,r[g]=0
(3)p[a]=e,p[b]=f,p[c]=p[d]=p[e]=p[f]=p[g]=g
r[a]=4,r[b]=4,r[c]=4,r[d]=3,r[e]=2,r[f]=1,r[g]=0注:递归计算位序r
(4)p[a]=p[b]=p[c]=p[d]=p[e]=p[f]=p[g]=g
r[a]=6,r[b]=5,r[c]=4,r[d]=3,r[e]=2,r[f]=1,r[g]=02.2倍增技术2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC表序问题:2.2倍增技术2023/7/28Y.XuCop表序问题:算法:P60算法2.4
(1)并行做:初始化p[k]和distance[k]//O(1)(2)执行次//O(logn)
(2.1)对k并行地做//O(1)
如果k的后继不等于k的后继之后继,则
(i)distance[k]=distance[k]+distance[p[k]](ii)p[k]=p[p[k]](2.2)对k并行地做rank[k]=distance[k]//O(1)
运行时间:t(n)=O(logn)p(n)=n2.2倍增技术2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC表序问题:2.2倍增技术2023/7/28Y.XuCop求森林的根问题描述一组有向树F中,如果<i,j>是F中的一条弧,则p[i]=j(即j是i的双亲);若i为根,则p[i]=i。求每个结点j(j=1~n)的树根s[j].示例初始时P[1]=p[2]=5p[3]=p[4]=p[5]=6P[6]=p[7]=8p[8]=8P[9]=10p[10]=11p[11]=12p[12]=13p[13]=13s[i]=p[i]
2.2倍增技术2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC求森林的根初始时2.2倍增技术2023/7/28Y.Xu求森林的根示例第一次迭代后第二次迭代后算法:p61算法2.5运行时间:t(n)=O(logn)2.2倍增技术2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC求森林的根2.2倍增技术2023/7/28Y.XuCop主要内容2.1BalancedTreesMethod2.2DoublingTechniques2.3Divide-and-ConquerStrategy
2.4PartitioningPrinciple2.5PipeliningTechniques2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC主要内容2.1BalancedTreesMethod2主要内容2.1平衡树方法2.2倍增技术
2.3分治策略
2.4划分原理
2.5流水线技术
2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC主要内容2.1平衡树方法2023/7/28Y.XuCop设计思想将原问题划分成若干个相同的子问题分而治之,若子问题仍然较大,则可以反复递归应用分治策略处理这些子问题,直至子问题易求解。求解步骤将输入划分成若干个规模相等的子问题;同时(并行地)递归求解这些子问题;并行地归并子问题的解成为原问题的解。示例SIMD-SM模型上的FFT递归算法2.3分治策略2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC2.3分治策略2023/7/28Y.XuCopyrighFFT递归算法DFT离散富里叶变换的定义给定向量,DFT将A变换为,即
写成矩阵形式为注:串行直接计算DFT需要O(n2)2.3分治策略2023/8/7Y.XuCopyrightUSTCFFT递归算法2.3分治策略2023/7/28Y.XuCFFT递归算法:将原问题的DFT划分为两个规模为n/2的子问题的DFTSIMD-SM模型上的算法:p64算法2.7
2.3分治策略2023/8/7Y.XuCopyrightUSTCFFT递归算法:将原问题的DFT划分为两个规模为n/2的子问主要内容2.1BalancedTreesMethod2.2DoublingTechniques2.3Divide-and-ConquerStrategy2.4PartitioningPrinciple
2.5PipeliningTechniques2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC主要内容2.1BalancedTreesMethod2主要内容2.1平衡树方法2.2倍增技术
2.3分治策略
2.4划分原理
2.5流水线技术
2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC主要内容2.1平衡树方法2023/7/28Y.XuCop划分原理:设计思想将原问题划分成p个独立的规模几乎相等的子问题;p台处理器并行地求解各子问题。Remark:划分重点在于:子问题易解,组合成原问题的解方便;常见划分方法均匀划分•
方根划分对数划分•
功能划分2.4划分原理2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC划分原理:2.4划分原理2023/7/28Y.XuCop均匀划分:方法:n个元素A[1..n]分成p组,每组A[(i-1)n/p+1..in/p],i=1~p示例:MIMD-SM模型上的PSRS排序
begin(1)均匀划分:将n个元素A[1..n]均匀划分成p段,每个pi处理A[(i-1)n/p+1..in/p](2)局部排序:pi调用串行排序算法对A[(i-1)n/p+1..in/p]排序(3)选取样本:pi从其有序子序列A[(i-1)n/p+1..in/p]中选取p个样本元素(4)样本排序:用一台处理器对p2个样本元素进行串行排序(5)选择主元:用一台处理器从排好序的样本序列中选取p-1个主元,并播送给其他pi(6)主元划分:pi按主元将有序段A[(i-1)n/p+1..in/p]划分成p段(7)全局交换:各处理器将其有序段按段号交换到对应的处理器中(8)归并排序:各处理器对接收到的元素进行归并排序end.2.4划分原理2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC均匀划分:2.4划分原理2023/7/28Y.XuCop例PSRS排序过程。N=27,p=3,PSRS排序如下:2.4划分原理2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC例PSRS排序过程。N=27,p=3,PSRS排序如下:2对数划分:方法:n个元素A[1..n]分成A[(i-1)logn+1..ilogn],i=1~n/logn,p=n/logn示例:PRAM-CREW上的对数划分并行归并排序
(1)归并过程:设有序组A[1..n]和B[1..m]
j[i]=rank(bilogm:A)为bilogm在A中的位序,即A中小于等于bilogm的元素个数
(2)例:A=(4,6,7,10,12,15,18,20),B=(3,9,16,21)n=8,m=4,p=2=>logm=log4=2=>j[1]=rank(blogm:A)=rank(b2:A)=rank(9:A)=3,j[2]=…=8B0:3,9B1:16,21
A0:4,6,7A1:10,12,15,18,20
A和B归并化为(A0,B0)和(A1,B1)的归并
2.4划分原理2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC对数划分:2.4划分原理2023/7/28Y.XuCop方根划分:方法:n个元素A[1..n]分成A[(i-1)n^(1/2)+1..in^(1/2)],i=1~n^(1/2),p=n^(1/2)示例:SIMD-CREW模型上的Valiant归并排序算法(1975年发表)
//有序组A[1..p]、B[1..q],(假设p<=q),处理器数k=(pq)^(1/2)
begin(1)方根划分:A,B分别按ip^(1/2)和iq^(1/2)分成若干段;(2)段间比较:A划分元与B划分元比较(共有p^(1/2)q^(1/2)对),确定A划分元应插入B中的区段;(3)段内比较:A划分元与B相应段内元素进行比较,并插入适当的位置;(4)递归归并:B按插入的A划分元重新分段,与A相应段(A除去原划分元)构成了成对的段组,对每对段组递归执行(1)~(3),直至A组为0时,递归结束end.
时间复杂度:若p=q=n,t(n)=O(loglogn)p(n)=n2.4划分原理2023/8/7Y.XuCopyrightUSTC方根划分:2.4划分原理2023/7/28Y.XuCop功能划分:方法:n个元素A[1..n]分成等长的p组,每组满足某种特性。示例:(m,n)选择问题(求出n个元素中前m个最小者)
(1)划分时要求每组元素个数必须大于m;(2)算法是基于Batcher排序网络,以后介绍
2.4划分原理2023/8/7Y.XuCopyri
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