课程实验41

【课程实验41】主要涉及的是使用MPI（Message Passing Interface）来实现并行排序算法——PSRS（Parallel Sorting by Regular Sampling）。在这个实验中，学生将深入理解并行计算的概念，并通过实际编程锻炼如何优化大规模数据的排序过程。 PSRS算法是一种分布式内存的并行排序方法，其基本思想是通过定期采样来分割和排序数据。具体来说，该算法分为以下几个步骤： 1. **数据分发**：所有参与排序的进程首先接收一部分原始数据，这些数据是根据某种策略均匀分布在各个进程中。 2. **定期采样**：每个进程在排序过程中，会在特定时间点对当前处理的数据进行采样，生成一个较小的样本集合。 3. **全局排序**：采样的样本被集中到一个特定的进程（例如，主进程），然后使用传统的排序算法（如快速排序或归并排序）对这些样本进行排序。 4. **指导排序**：根据全局排序后的样本，每个进程可以确定其本地数据的相对顺序，并按照这个顺序进行局部排序。 5. **合并结果**：所有的局部排序结果被合并成全局排序的结果。这一步通常通过交换相邻进程间的数据来完成。 在实验要求中，有以下几点需要注意： 1. **规模适应性**：实验者需要设计的排序程序应能应对各种数据规模，特别是大数据量的情况。实验报告中需要展示待排序数组大小为64时的运行结果，以验证排序的正确性。 2. **局部排序**：虽然实验中鼓励使用MPI进行分布式排序，但在每个进程中，可能会遇到需要对小规模数据进行排序的情况。在这种情况下，可以使用C语言标准库中的`qsort`函数，它提供了一种方便的方式来对局部数组进行排序。 在进行这个实验时，学生不仅要掌握MPI的基本通信操作，如`MPI_Send`和`MPI_Recv`，还要理解如何有效地分配和同步工作负载，以及如何通过并行化来提高效率。此外，良好的性能分析和调优技巧也是必不可少的，包括合理选择采样频率、优化数据交换等。 这个实验旨在让学习者掌握并行计算的基本技术，通过实现PSRS算法来提升处理大规模数据的能力，并理解如何在分布式系统中设计高效的算法。这不仅有助于提升编程技能，也对于理解和应用高性能计算有着重要的意义。