Участник:Bkmish/Сортировка слиянием (последовательный и параллельный варианты)
Содержание
- 1 Свойства и структура алгоритмов
- 1.1 Общее описание алгоритма
- 1.2 Математическое описание алгоритма
- 1.3 Вычислительное ядро алгоритма
- 1.4 Макроструктура алгоритма
- 1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
- 1.6 Последовательная сложность алгоритма
- 1.7 Информационный граф
- 1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
- 1.9 Входные и выходные данные алгоритма
- 1.10 Свойства алгоритма
- 2 Программная реализация алгоритма
- 2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
- 2.2 Локальность данных и вычислений
- 2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
- 2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
- 2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
- 2.6 Выводы для классов архитектур
- 2.7 Существующие реализации алгоритма
- 3 Литература
1 Свойства и структура алгоритмов
1.1 Общее описание алгоритма
Алгоритм сортировки слиянием (англ. merge sort) является методом упорядочивания списков или других структур данных, в которых доступ к элементам может быть получен только последовательно. Этот алгоритм был разработан Джоном фон Нейманом в 1945 году и является хорошим примером использования принципа «разделяй и властвуй», поскольку основан на разбиении главной задачи на более мелкие подзадачи, которые решаются, например, с помощью рекурсивного вызова или непосредственно, если количество элементов рассматриваемой структуры достаточно мало. После этого полученные результаты комбинируются для получения решения основной задачи.
Последовательная версия алгоритма сортировки слиянием имеет временную сложность [math]\Theta(n \log n)[/math] в лучшем, среднем и худшем случаях. Это происходит потому, что алгоритм разделяет массив на две половины на каждом уровне рекурсии (что требует [math]\log n[/math] уровней), а затем сливает [math]n[/math] элементов на каждом уровне, что дает общую временную сложность [math]\Theta(n \log n)[/math]
Параллельная версия алгоритма сортировки слиянием может быть выполнена с использованием различных подходов и, следовательно, имеет различные временные сложности. Так, например, используя один из алгоритмов распараллеливания, можно достичь сложности [math]\Theta \left(\frac{n}{(\log n)^2}\right)[/math]
В параллельной сортировке слиянием с использованием мы распараллеливаем рекурсивные вызовы сортировки для левой и правой половин массива. Это означает, что в идеальном случае (когда количество потоков неограниченно и затраты на создание потоков и синхронизацию между ними игнорируются) оба этих вызова могут выполняться одновременно. Таким образом, максимальное время, необходимое для сортировки половин массива, будет [math]\log n[/math] (а не [math]2\log n[/math], как было бы при последовательной сортировке), что дает нам временную сложность [math]\Theta(\log n)[/math] для сортировки каждой половины массива.
После того как обе половины массива отсортированы, нам еще нужно их объединить. Этот шаг выполняется последовательно и имеет временную сложность [math]\Theta(n)[/math]. Если мы считаем, что время слияния доминирует над временем сортировки половин массива (что может быть верно для больших массивов), то общая временная сложность алгоритма будет [math]\Theta(n \log n)[/math], как и для последовательной сортировки слиянием.
Однако, если мы считаем, что время слияния не доминирует (что может быть верно для маленьких массивов), то общая временная сложность алгоритма будет [math]\Theta(\log^2 n)[/math]. Это получается из-за того, что мы делаем log n рекурсивных вызовов, и в каждом вызове мы выполняем операцию, которая требует [math]\log n[/math] времени (то есть, сортировку половины массива)
1.2 Математическое описание алгоритма
В общем виде алгоритм сортировки слиянием выглядит следующим образом:
- Разделение: исходный массив разделяется на две равные или приближенно равные части. Если массив состоит из одного элемента, он считается отсортированным. Если массив содержит более одного элемента, процесс разделения продолжается рекурсивно, пока в подмассивах не останется по одному элементу, такие подмассивы по определению считаются отсортированными.
- Сортировка и слияние: отсортированные подмассивы сливаются в один. Процесс слияния осуществляется путем сравнения первых элементов каждого подмассива. Меньший элемент перемещается в результирующий массив, и индекс в соответствующем подмассиве увеличивается на единицу. Этот процесс продолжается, пока не будут исчерпаны все элементы в обоих подмассивах
1.3 Вычислительное ядро алгоритма
Вычислительное ядро алгоритма сортировки слиянием − это процесс (состоящий из сравнений элементов и перемещения оставшихся элементов) слияния двух отсортированных подмассивов в один отсортированный массив. Этот процесс занимает большую часть времени работы алгоритма.
1.4 Макроструктура алгоритма
1.5 Схема реализации последовательного алгоритма
1.6 Последовательная сложность алгоритма
1.7 Информационный граф
1.8 Ресурс параллелизма алгоритма
1.9 Входные и выходные данные алгоритма
1.10 Свойства алгоритма
2 Программная реализация алгоритма
2.1 Особенности реализации последовательного алгоритма
2.2 Локальность данных и вычислений
2.3 Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма
2.4 Масштабируемость алгоритма и его реализации
2.5 Динамические характеристики и эффективность реализации алгоритма
2.6 Выводы для классов архитектур
2.7 Существующие реализации алгоритма
3 Литература
- Левитин А. В. Глава 4. Метод декомпозиции: Сортировка слиянием // Алгоритмы. Введение в разработку и анализ — М.: Вильямс, 2006. — С. 169—172. — 576 с. — ISBN 978-5-8459-0987-9
- Кормен, Т., Лейзерсон, Ч., Ривест, Р., Штайн, К. Алгоритмы: построение и анализ = Introduction to Algorithms / Под ред. И. В. Красикова. — 2-е изд. — М.: Вильямс, 2005. — 1296 с. — ISBN 5-8459-0857-4.
- Victor J. Duvanenko "Parallel Merge Sort" Dr. Dobb's Journal & blog
- Cormen, Thomas H.; Leiserson, Charles E.; Rivest, Ronald L.; Stein, Clifford (2009) [1990]. Introduction to Algorithms (3rd ed.). MIT Press and McGraw-Hill. ISBN 0-262-03384-4. (p. 797-805)