【摘 要】
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由于递归排序算法不能识别输入数据是否已排序及其性质,因此归并排序算法的性能较差,尤其是在最佳情况下。此外由于堆栈管理时间长,并行化难度大,包括α堆栈排序算法在内的这些算法都存在严重的堆栈效应问题。在本文中,提出了另一种被称为分割运行排序（DRS）和递归归并排序（RMS）的归并排序算法。与传统的归并排序和α堆栈排序算法相比,本文提出的DRS算法和RMS算法具有更高的效率。它可以并行使用,性能超过了α
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由于递归排序算法不能识别输入数据是否已排序及其性质,因此归并排序算法的性能较差,尤其是在最佳情况下。此外由于堆栈管理时间长,并行化难度大,包括α堆栈排序算法在内的这些算法都存在严重的堆栈效应问题。在本文中,提出了另一种被称为分割运行排序（DRS）和递归归并排序（RMS）的归并排序算法。与传统的归并排序和α堆栈排序算法相比,本文提出的DRS算法和RMS算法具有更高的效率。它可以并行使用,性能超过了α堆栈排序算法和归并排序的最佳情况。仿真结果表明,当数据集不规则且不变化时,与归并排序和α堆栈排序相比,DRS算法在时间复杂度上有明显的提高,在串行和并行中,DRS算法的时间复杂度分别降低了30%和39%。实验结果表明,对于不变的输入,该算法在串行和并行进程中的均方根值分别降低了31%和40.4%。并行实现将负载分配给多个数组,同时处理负载和输入,并最终合并每个输入的单个数组结果,从而实现递归归并排序中并行排序子数组的有效合并。我们考虑了均值和标准差理论来有效地合并排序的子数组。这种递归归并排序是在多核平台上实现递归外壳的。递归外壳内部使用归并排序对点进行排序,则递归外壳程序中的归并排序可以并行化。在递归外壳内部有一个合并过程,它也可以在输入过程中并行完成。并行递归外壳技术的实验结果表明,该技术可以有效地缩短执行时间。
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