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面试题:C++并行插入排序设计

假设你有一个大规模数据数组需要排序,使用C++结合多线程技术设计一个并行插入排序算法。阐述设计思路,包括如何划分数据、线程同步的方式,给出关键代码片段,并分析算法的加速比和可扩展性。
42.6万 热度难度
编程语言C++

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一键面试

设计思路

  1. 数据划分:将大规模数据数组平均分成多个子数组,每个子数组分配给一个线程进行插入排序。例如,如果有n个线程,将长度为m的数组划分成n个长度近似为m/n的子数组。
  2. 线程同步
    • 使用互斥锁(std::mutex)来保护共享资源,如全局变量或共享数据结构。
    • 在所有线程完成各自子数组的排序后,需要将这些有序子数组合并成一个完整的有序数组。可以使用条件变量(std::condition_variable)来实现线程间的同步,等待所有线程完成排序后再进行合并操作。

关键代码片段

#include <iostream>
#include <vector>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <condition_variable>
#include <algorithm>

std::mutex mtx;
std::condition_variable cv;
bool all_done = false;

// 插入排序函数
void insertionSort(std::vector<int>& subArray) {
    int n = subArray.size();
    for (int i = 1; i < n; ++i) {
        int key = subArray[i];
        int j = i - 1;
        while (j >= 0 && subArray[j] > key) {
            subArray[j + 1] = subArray[j];
            --j;
        }
        subArray[j + 1] = key;
    }
}

// 线程执行的函数
void parallelInsertionSort(std::vector<int>& subArray) {
    insertionSort(subArray);
    std::unique_lock<std::mutex> lock(mtx);
    // 检查是否所有线程都完成
    // 这里可以增加计数器来准确判断所有线程完成,示例中简化处理
    all_done = true; 
    lock.unlock();
    cv.notify_all();
}

// 合并有序子数组
void mergeSubArrays(std::vector<std::vector<int>>& subArrays, std::vector<int>& result) {
    int totalSize = 0;
    for (const auto& subArray : subArrays) {
        totalSize += subArray.size();
    }
    result.resize(totalSize);
    int index = 0;
    for (const auto& subArray : subArrays) {
        for (int num : subArray) {
            result[index++] = num;
        }
    }
    std::sort(result.begin(), result.end()); // 这里可进一步优化为归并合并
}

加速比分析

  1. 理想加速比:假设不考虑线程创建、同步等开销,并行插入排序的加速比理论上接近线程数n。因为每个线程独立处理一部分数据,整体排序时间近似为串行排序时间的1/n
  2. 实际加速比:在实际情况中,由于线程创建、同步(如互斥锁的开销、条件变量的等待)等额外开销,加速比会小于理想值。线程数过多时,这些开销可能会成为瓶颈,导致加速比不再随着线程数增加而显著提升。

可扩展性分析

  1. 优点
    • 数据划分方式简单直观,易于随着数据规模增大而增加线程数,理论上具有较好的扩展性。
    • 插入排序本身对于小规模数据性能较好,适用于并行化处理子数组。
  2. 缺点
    • 线程同步开销会随着线程数增加而增大,限制了可扩展性。例如,过多的线程竞争互斥锁会导致线程等待时间增加。
    • 合并子数组的操作(当前示例简单合并后再排序)如果不优化,可能成为性能瓶颈,影响扩展性。更高效的合并算法(如归并合并)可以改善扩展性。