Дано число 'n' і n чисел, відсортуйте числа за допомогою Одночасний Сортування злиттям. (Підказка: спробуйте використати системні виклики shmget shmat).
Частина 1: Алгоритм (ЯК?)
Рекурсивно створіть два дочірні процеси, один для лівої половини, другий для правої половини. Якщо кількість елементів у масиві для процесу менше 5, виконайте a Сортування вставкою . Батько двох дітей потім об’єднує результат і повертається назад до батька і так далі. Але як зробити це одночасним?
Частина 2: Логічне (ЧОМУ?)
Важливою частиною вирішення цієї проблеми є не алгоритмізація, а пояснення понять операційної системи та ядра.
Щоб досягти одночасного сортування, нам потрібен спосіб змусити два процеси працювати над одним масивом одночасно. Щоб полегшити роботу, Linux надає багато системних викликів через прості кінцеві точки API. Два з них є shmget() (для розподілу спільної пам'яті) і shmat() (для операцій зі спільною пам'яттю). Ми створюємо спільний простір пам’яті між дочірнім процесом, який ми розгалужуємо. Кожен сегмент поділено на лівий і правий дочірні сегменти, які сортуються за цікавою частиною, оскільки вони працюють одночасно! shmget() просить ядро виділити a спільна сторінка для обох процесів.
Чому традиційний fork() не працює?
Відповідь полягає в тому, що насправді робить fork(). З документації «fork() створює новий процес, дублюючи процес виклику». Дочірній і батьківський процеси виконуються в окремих просторах пам’яті. Під час fork() обидва простори пам’яті мають однаковий вміст. Пам'ять записує файл-дескриптор (fd), зміни тощо, виконані одним із процесів, не впливають на інший. Тому нам потрібен спільний сегмент пам'яті.
#include #include #include #include #include #include #include #include void insertionSort(int arr[] int n); void merge(int a[] int l1 int h1 int h2); void mergeSort(int a[] int l int h) { int i len = (h - l + 1); // Using insertion sort for small sized array if (len <= 5) { insertionSort(a + l len); return; } pid_t lpid rpid; lpid = fork(); if (lpid < 0) { // Lchild proc not created perror('Left Child Proc. not createdn'); _exit(-1); } else if (lpid == 0) { mergeSort(a l l + len / 2 - 1); _exit(0); } else { rpid = fork(); if (rpid < 0) { // Rchild proc not created perror('Right Child Proc. not createdn'); _exit(-1); } else if (rpid == 0) { mergeSort(a l + len / 2 h); _exit(0); } } int status; // Wait for child processes to finish waitpid(lpid &status 0); waitpid(rpid &status 0); // Merge the sorted subarrays merge(a l l + len / 2 - 1 h); } /* Function to sort an array using insertion sort*/ void insertionSort(int arr[] int n) { int i key j; for (i = 1; i < n; i++) { key = arr[i]; j = i - 1; /* Move elements of arr[0..i-1] that are greater than key to one position ahead of their current position */ while (j >= 0 && arr[j] > key) { arr[j + 1] = arr[j]; j = j - 1; } arr[j + 1] = key; } } // Method to merge sorted subarrays void merge(int a[] int l1 int h1 int h2) { // We can directly copy the sorted elements // in the final array no need for a temporary // sorted array. int count = h2 - l1 + 1; int sorted[count]; int i = l1 k = h1 + 1 m = 0; while (i <= h1 && k <= h2) { if (a[i] < a[k]) sorted[m++] = a[i++]; else if (a[k] < a[i]) sorted[m++] = a[k++]; else if (a[i] == a[k]) { sorted[m++] = a[i++]; sorted[m++] = a[k++]; } } while (i <= h1) sorted[m++] = a[i++]; while (k <= h2) sorted[m++] = a[k++]; int arr_count = l1; for (i = 0; i < count; i++ l1++) a[l1] = sorted[i]; } // To check if array is actually sorted or not void isSorted(int arr[] int len) { if (len == 1) { std::cout << 'Sorting Done Successfully' << std::endl; return; } int i; for (i = 1; i < len; i++) { if (arr[i] < arr[i - 1]) { std::cout << 'Sorting Not Done' << std::endl; return; } } std::cout << 'Sorting Done Successfully' << std::endl; return; } // To fill random values in array for testing // purpose void fillData(int a[] int len) { // Create random arrays int i; for (i = 0; i < len; i++) a[i] = rand(); return; } // Driver code int main() { int shmid; key_t key = IPC_PRIVATE; int *shm_array; int length = 128; // Calculate segment length size_t SHM_SIZE = sizeof(int) * length; // Create the segment. if ((shmid = shmget(key SHM_SIZE IPC_CREAT | 0666)) < 0) { perror('shmget'); _exit(1); } // Now we attach the segment to our data space. if ((shm_array = (int *)shmat(shmid NULL 0)) == (int *)-1) { perror('shmat'); _exit(1); } // Create a random array of given length srand(time(NULL)); fillData(shm_array length); // Sort the created array mergeSort(shm_array 0 length - 1); // Check if array is sorted or not isSorted(shm_array length); /* Detach from the shared memory now that we are done using it. */ if (shmdt(shm_array) == -1) { perror('shmdt'); _exit(1); } /* Delete the shared memory segment. */ if (shmctl(shmid IPC_RMID NULL) == -1) { perror('shmctl'); _exit(1); } return 0; }
Java import java.util.Arrays; import java.util.Random; import java.util.concurrent.ForkJoinPool; import java.util.concurrent.RecursiveAction; public class ConcurrentMergeSort { // Method to merge sorted subarrays private static void merge(int[] a int low int mid int high) { int[] temp = new int[high - low + 1]; int i = low j = mid + 1 k = 0; while (i <= mid && j <= high) { if (a[i] <= a[j]) { temp[k++] = a[i++]; } else { temp[k++] = a[j++]; } } while (i <= mid) { temp[k++] = a[i++]; } while (j <= high) { temp[k++] = a[j++]; } System.arraycopy(temp 0 a low temp.length); } // RecursiveAction for fork/join framework static class SortTask extends RecursiveAction { private final int[] a; private final int low high; SortTask(int[] a int low int high) { this.a = a; this.low = low; this.high = high; } @Override protected void compute() { if (high - low <= 5) { Arrays.sort(a low high + 1); } else { int mid = low + (high - low) / 2; invokeAll(new SortTask(a low mid) new SortTask(a mid + 1 high)); merge(a low mid high); } } } // Method to check if array is sorted private static boolean isSorted(int[] a) { for (int i = 0; i < a.length - 1; i++) { if (a[i] > a[i + 1]) { return false; } } return true; } // Method to fill array with random numbers private static void fillData(int[] a) { Random rand = new Random(); for (int i = 0; i < a.length; i++) { a[i] = rand.nextInt(); } } public static void main(String[] args) { int length = 128; int[] a = new int[length]; fillData(a); ForkJoinPool pool = new ForkJoinPool(); pool.invoke(new SortTask(a 0 a.length - 1)); if (isSorted(a)) { System.out.println('Sorting Done Successfully'); } else { System.out.println('Sorting Not Done'); } } }
Python3 import numpy as np import multiprocessing as mp import time def insertion_sort(arr): n = len(arr) for i in range(1 n): key = arr[i] j = i - 1 while j >= 0 and arr[j] > key: arr[j + 1] = arr[j] j -= 1 arr[j + 1] = key def merge(arr l mid r): n1 = mid - l + 1 n2 = r - mid L = arr[l:l + n1].copy() R = arr[mid + 1:mid + 1 + n2].copy() i = j = 0 k = l while i < n1 and j < n2: if L[i] <= R[j]: arr[k] = L[i] i += 1 else: arr[k] = R[j] j += 1 k += 1 while i < n1: arr[k] = L[i] i += 1 k += 1 while j < n2: arr[k] = R[j] j += 1 k += 1 def merge_sort(arr l r): if l < r: if r - l + 1 <= 5: insertion_sort(arr) else: mid = (l + r) // 2 p1 = mp.Process(target=merge_sort args=(arr l mid)) p2 = mp.Process(target=merge_sort args=(arr mid + 1 r)) p1.start() p2.start() p1.join() p2.join() merge(arr l mid r) def is_sorted(arr): for i in range(1 len(arr)): if arr[i] < arr[i - 1]: return False return True def fill_data(arr): np.random.seed(0) arr[:] = np.random.randint(0 1000 size=len(arr)) if __name__ == '__main__': length = 128 shm_array = mp.Array('i' length) fill_data(shm_array) start_time = time.time() merge_sort(shm_array 0 length - 1) end_time = time.time() if is_sorted(shm_array): print('Sorting Done Successfully') else: print('Sorting Not Done') print('Time taken:' end_time - start_time)
JavaScript // Importing required modules const { Worker isMainThread parentPort workerData } = require('worker_threads'); // Function to merge sorted subarrays function merge(a low mid high) { let temp = new Array(high - low + 1); let i = low j = mid + 1 k = 0; while (i <= mid && j <= high) { if (a[i] <= a[j]) { temp[k++] = a[i++]; } else { temp[k++] = a[j++]; } } while (i <= mid) { temp[k++] = a[i++]; } while (j <= high) { temp[k++] = a[j++]; } for (let p = 0; p < temp.length; p++) { a[low + p] = temp[p]; } } // Function to check if array is sorted function isSorted(a) { for (let i = 0; i < a.length - 1; i++) { if (a[i] > a[i + 1]) { return false; } } return true; } // Function to fill array with random numbers function fillData(a) { for (let i = 0; i < a.length; i++) { a[i] = Math.floor(Math.random() * 1000); } } // Function to sort the array using merge sort function sortArray(a low high) { if (high - low <= 5) { a.sort((a b) => a - b); } else { let mid = low + Math.floor((high - low) / 2); sortArray(a low mid); sortArray(a mid + 1 high); merge(a low mid high); } } // Main function function main() { let length = 128; let a = new Array(length); fillData(a); sortArray(a 0 a.length - 1); if (isSorted(a)) { console.log('Sorting Done Successfully'); } else { console.log('Sorting Not Done'); } } main();
Вихід:
Sorting Done Successfully
Часова складність: O(N log N )
Допоміжний простір: O(N)
Покращення продуктивності?
Спробуйте визначити час коду та порівняйте його продуктивність із традиційним послідовним кодом. Ви були б здивовані, дізнавшись, що ефективність послідовного сортування краща!
Коли, скажімо, лівий дочірній елемент отримує доступ до лівого масиву, цей масив завантажується в кеш-пам’ять процесора. Тепер, коли здійснюється доступ до правого масиву (через одночасний доступ), відбувається промах кешу, оскільки кеш заповнюється лівим сегментом, а потім правий сегмент копіюється в кеш-пам’ять. Цей процес туди-сюди продовжується, і це погіршує продуктивність до такого рівня, що він працює гірше, ніж послідовний код.
Є способи зменшити промахи кешу, контролюючи робочий процес коду. Але повністю їх уникнути неможливо!