面试题：C++并行插入排序设计

设计思路

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。
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

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。
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

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。
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。

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面试题：C++并行插入排序设计

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关键代码片段

加速比分析

可扩展性分析