双调排序是data-independent的排序, 即比较顺序与数据无关的排序方法, 特别适合做并行计算,例如用GPU、fpga来计算。

1、双调序列

在了解双调排序算法之前,我们先来看看什么是双调序列。 双调序列是一个先单调递增后单调递减(或者先单调递减后单调递增)的序列。

2、Batcher定理

将任意一个长为2n的双调序列A分为等长的两半X和Y,将X中的元素与Y中的元素一一按原序比较,即a[i]与a[i+n] (i < n)比较,将较大者放入MAX序列,较小者放入MIN序列。则得到的MAX和MIN序列仍然是双调序列,并且MAX序列中的任意一个元素不小于MIN序列中的任意一个元素[2]。

3、双调排序

假设我们有一个双调序列,则我们根据Batcher定理,将该序列划分成2个双调序列,然后继续对每个双调序列递归划分,得到更短的双调序列,直到得到的子序列长度为1为止。这时的输出序列按单调递增顺序排列。

见下图:升序排序,具体方法是,把一个序列(1…n)对半分,假设n=2^k,然后1和n/2+1比较,小的放上,接下来2和n/2+2比较,小的放上,以此类推;然后看成两个(n/2)长度的序列,因为他们都是双调序列,所以可以重复上面的过程;总共重复k轮,即最后一轮已经是长度是2的序列比较了,就可得到最终的排序结果。

双调排序示意图[1]:

4、任意序列生成双调序列

前面讲了一个双调序列如何排序,那么任意序列如何变成一个双调序列呢?

这个过程叫Bitonic merge, 实际上也是divide and conquer的思路。 和前面sort的思路正相反, 是一个bottom up的过程——将两个相邻的,单调性相反的单调序列看作一个双调序列, 每次将这两个相邻的,单调性相反的单调序列merge生成一个新的双调序列, 然后排序(同3、双调排序)。 这样只要每次两个相邻长度为n的序列的单调性相反, 就可以通过连接得到一个长度为2n的双调序列,然后对这个2n的序列进行一次双调排序变成有序,然后在把两个相邻的2n序列合并(在排序的时候第一个升序,第二个降序)。 n开始为1, 每次翻倍,直到等于数组长度, 最后就只需要再一遍单方向(单调性)排序了。

以16个元素的array为例,

  1. 相邻两个元素合并形成8个单调性相反的单调序列,

  2. 两两序列合并,形成4个双调序列,分别按相反单调性排序

  3. 4个长度为4的相反单调性单调序列,相邻两个合并,生成两个长度为8的双调序列,分别排序

  4. 2个长度为8的相反单调性单调序列,相邻两个合并,生成1个长度为16的双调序列,排序

示意图[1]:

详细Bitonic merge图(本图只画到生成一个16长的双调序列,最后排序没有画出):

最后再放一个8个元素排序的示意图[5]:

5、非2的幂次长度序列排序

这样的双调排序算法只能应付长度为2的幂的数组。那如何转化为能针对任意长度的数组呢?一个直观的方法就是使用padding。即使用一个定义的最大或者最小者来填充数组,让数组的大小填充到2的幂长度,再进行排序。最后过滤掉那些最大(最小)值即可。这种方式会使用到额外的空间,而且有时候padding的空间比较大(如数组长度为1025个元素,则需要填充到2048个,浪费了大量空间)。但是这种方法比较容易转化为针对GPU的并行算法。所以一般来说,并行计算中常使用双调排序来对一些较小的数组进行排序[3]。 如果要考虑不用padding,用更复杂的处理方法,参考[4] n!=2^k的双调排序网络,本文略。

参考资料


原文:https://blog.csdn.net/xbinworld/article/details/76408595

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2019-1-3

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