面试题：C语言插入排序的并行化

Question

在多核处理器环境下，使用C语言结合多线程或OpenMP等并行编程技术，对插入排序算法进行并行化改造，以提高大规模数据的排序效率。请给出实现代码，并分析并行化过程中可能遇到的问题及解决方案。

Answer 1

1. 使用OpenMP实现并行插入排序

#include <stdio.h>
#include <omp.h>
#include <stdlib.h>

// 插入排序函数
void insertion_sort(int arr[], int n) {
    int i, key, j;
    for (i = 1; i < n; i++) {
        key = arr[i];
        j = i - 1;

        // 将大于key的元素向后移动一个位置
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j = j - 1;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}

// 并行插入排序函数
void parallel_insertion_sort(int arr[], int n) {
    #pragma omp parallel
    {
        int local_n = n / omp_get_num_threads();
        int start = omp_get_thread_num() * local_n;
        int end = (omp_get_thread_num() == omp_get_num_threads() - 1)? n : (start + local_n);

        // 每个线程对自己的局部数组进行插入排序
        insertion_sort(arr + start, end - start);

        // 归并操作（这里简单使用插入排序合并所有子数组）
        for (int i = start + 1; i < end; i++) {
            int key = arr[i];
            int j = i - 1;
            while (j >= start && arr[j] > key) {
                arr[j + 1] = arr[j];
                j = j - 1;
            }
            arr[j + 1] = key;
        }
    }
}

int main() {
    int n = 10;  // 数组大小
    int *arr = (int *)malloc(n * sizeof(int));
    // 初始化数组
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        arr[i] = rand() % 100;
    }

    printf("Original array: ");
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%d ", arr[i]);
    }
    printf("\n");

    parallel_insertion_sort(arr, n);

    printf("Sorted array: ");
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%d ", arr[i]);
    }
    printf("\n");

    free(arr);
    return 0;
}

2. 并行化过程中可能遇到的问题及解决方案

• 数据竞争：
  • 问题：在并行化插入排序时，如果多个线程同时访问和修改共享数据（如数组），可能会导致数据竞争，从而产生未定义行为。
  • 解决方案：在上述代码中，通过将数组划分成不同的部分，每个线程处理自己的局部部分，减少了数据竞争。对于归并操作，也通过特定的顺序访问和修改数组，避免了数据竞争。
• 负载不均衡：
  • 问题：如果每个线程处理的数据量不一致，可能导致部分线程早早完成任务，而其他线程还在忙碌，整体效率无法达到最优。
  • 解决方案：在代码中，通过将数组平均分配给各个线程（local_n = n / omp_get_num_threads();），尽量保证每个线程处理的数据量相同，以实现负载均衡。
• 同步开销：
  • 问题：在并行计算中，线程间的同步操作（如 barrier 等）会带来额外的开销，如果同步操作过于频繁，可能抵消并行化带来的性能提升。
  • 解决方案：在上述代码中，减少了不必要的同步操作。每个线程先对自己的局部数组进行排序，然后进行简单的合并操作，尽量降低同步开销。

3. 使用多线程（POSIX线程）实现并行插入排序

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <pthread.h>

#define THREADS 4

// 插入排序函数
void insertion_sort(int arr[], int start, int end) {
    int i, key, j;
    for (i = start + 1; i < end; i++) {
        key = arr[i];
        j = i - 1;

        // 将大于key的元素向后移动一个位置
        while (j >= start && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j = j - 1;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}

// 线程函数
void* thread_function(void* arg) {
    int* data = (int*)arg;
    int start = data[0];
    int end = data[1];

    insertion_sort(data + 2, start, end);
    return NULL;
}

int main() {
    int n = 10;  // 数组大小
    int *arr = (int *)malloc(n * sizeof(int));
    // 初始化数组
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        arr[i] = rand() % 100;
    }

    printf("Original array: ");
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%d ", arr[i]);
    }
    printf("\n");

    pthread_t threads[THREADS];
    int local_n = n / THREADS;
    int data[THREADS][3];

    for (int i = 0; i < THREADS; i++) {
        data[i][0] = i * local_n;
        data[i][1] = (i == THREADS - 1)? n : (i * local_n + local_n);
        data[i][2] = (int)(arr);
        pthread_create(&threads[i], NULL, thread_function, (void*)data[i]);
    }

    for (int i = 0; i < THREADS; i++) {
        pthread_join(threads[i], NULL);
    }

    // 归并操作（这里简单使用插入排序合并所有子数组）
    for (int i = 1; i < THREADS; i++) {
        int start = (i - 1) * local_n;
        int end = i * local_n;
        for (int j = end; j < (i == THREADS - 1? n : (i + 1) * local_n); j++) {
            int key = arr[j];
            int k = j - 1;
            while (k >= start && arr[k] > key) {
                arr[k + 1] = arr[k];
                k = k - 1;
            }
            arr[k + 1] = key;
        }
    }

    printf("Sorted array: ");
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        printf("%d ", arr[i]);
    }
    printf("\n");

    free(arr);
    return 0;
}

4. POSIX线程并行化可能遇到的问题及解决方案

• 线程创建和销毁开销：
  • 问题：创建和销毁大量线程会带来额外的系统开销，影响程序性能。
  • 解决方案：可以使用线程池技术，预先创建一定数量的线程，任务到来时分配给线程池中的线程，避免频繁的线程创建和销毁。
• 线程间通信和同步：
  • 问题：与OpenMP类似，POSIX线程在访问共享数据时需要进行同步，否则会出现数据竞争。同时，线程间的数据传递和协调也需要额外处理。
  • 解决方案：使用互斥锁（mutex）、条件变量（condition variable）等同步机制来保护共享数据。在上述代码中，通过将数组划分成不同部分，减少了共享数据的访问冲突，同时在归并操作时按顺序处理，避免了同步问题。