想做这个好长时间了,因为有一篇Dreamworks的论文《Coherent Out-of-Core Point-Based Global Illumination》提到了这个,一直没时间做,于是今天抽了十几分钟搞了一下,基于Python的,非常简单。由于基于点云的GI已经毫无疑问的不会使用了,所以Weta Digital的PantaRay和Dreamworks的这些方法都会直接宣布作废,权当一个过渡阶段(从REYES到纯RT)的折中方法了。

k是线程数目,n是每个线程处理的数字个数。可以直接替换为外部的IO访问代码,每一个线程读取外部待排序数据的索引,写出各自排序后的结果,主线程再来读取所有的文件做一次归并输出即可。这里用了Python的heapq,C++的话直接就是std::priority_queue,也非常方便。

 import heapq
import random
import threading # k threads
k = # Generate n numbers for each thread to process.
n = def GenerateNumbers(a, b):
numbers = []
for i in xrange(n):
numbers.append(random.randint(a, b))
return numbers class SortingThread(threading.Thread):
def __init__(self):
super(SortingThread, self).__init__()
self.numbers = GenerateNumbers(, ) def run(self):
self.numbers.sort() if __name__ == '__main__':
# Parallel sort with multiple threads.
#
sortingThreads = []
for i in xrange(k):
sortingThreads.append(SortingThread())
for i in xrange(k):
sortingThreads[i].start()
for i in xrange(k):
sortingThreads[i].join()
print i , sortingThreads[i].numbers # Use heap to output the final sorted list.
# We fill the heap with several numbers firstly
#
theHeap = []
for i in xrange():
for t in xrange(len(sortingThreads)):
number = sortingThreads[t].numbers[i]
heapq.heappush(theHeap, number) sortedNumbers = [] # In the while loop, people may replace the code by reading file routines.
# Since IO is always the bottleneck, so single thread should be enough.
p =
while (len(theHeap) > ):
if p < len(sortingThreads[t].numbers):
for t in xrange(len(sortingThreads)):
number = sortingThreads[t].numbers[p]
heapq.heappush(theHeap, number)
p +=
sortedNumbers.append(heapq.heappop(theHeap)) # Done
print sortedNumbers

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