摘要：多电平变换器(modular multilevel converter,MMC)传统子模块电容均压策略中,排序算法的运算量随子模块数目呈指数倍增长。子模块数目很多时,硬件设计难度大、成本高。为此,以减小排序运算量为目的,提出了一种基于归并排序的改进电容均压策略。同时,依据理想情况下MMC的电容电压规律,优化归并排序,使计算量进一步减小,并分析了非理想条件时电容电压的变化情况,提出了修正优化归并算法,保证高效的同时,显著改善了均压效果。最后,采用DSP控制器TMS320F28335比较排序算法的执行时间,结果表明优化后运算量显著减小。通过PSCAD/EMTDC搭建451电平MMC仿真模型,验证了优化归并排序均压策略及其修正算法的有效性。

摘要：排序是计算机科学中最基本的问题之一,随着众核处理器结构的不断发展,设计众核结构上的高效排序算法具有重要意义.众核处理器的一个重要方向是阵列众核处理器,根据阵列众核处理器的结构特点,提出了2种面向阵列众核结构的高效归并排序算法,通过利用DMA(direct memory access)多缓冲机制提高访存效率、深度平衡归并策略保持众多核心之间的负载均衡、SIMD(single instruction multiple data)归并方法提高归并计算效率以及片上交换归并策略提高片上数据重用率,大幅度提高了阵列众核处理器的排序性能.在异构融合阵列众核处理器DFMC(deeply-fused many-core)原型系统的实验结果表明,算法排序速度达647MKeys/s(million keys per second),其排序效率(排序速度/峰值性能)是NVIDIA GPU上最快的归并排序算法(GTX580平台)的3.3倍,是Intel Xeon Phi上最快的归并排序算法的2.7倍.最后,建立了阵列众核处理器上归并排序算法的性能分析模型,利用该模型分析了主要结构参数与算法性能的关系,对阵列众核处理器的研究有一定的指导意义.

摘要：基于流水光总线的可重构线性阵列系统(LARPBS)是一种建立在光总线上的并行计算模型,许多研究工作者已经在该模型上设计出了一些高效的并行算法。文章提出了一种基于LARPBS模型上Valiant并行归并的实现算法,利用该算法对长度为N的序列进行排序,最坏情况下可以使用N个处理器在O(logN loglogN)时间完成。

摘要：从算法思想和排序过程两方面讨论归并排序和合并排序的区别,指出归并排序算法不能以合并排序算法完全替代;进而借鉴合并排序算法设计符合标准的归并排序思想的算法,并通过实例验证算法的正确性。

摘要：分治是一种解题的策略,它的基本思想是分而治之.归并排序法是将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列.在各种排序方法中,如归并排序、堆排序、快速排序等,都存在有分治的思想.归并排序法是采用分治法的一个非常典型的应用.本文利用分治策略对归并排序进行算法设计,并与其它算法分析比较.

摘要：在递归概念的分析基础上,对递归策略求解归并排序问题进行了探讨。通过递归定义归并排序问题,明确了递归策略求解该排序问题的边界条件和递归模式。利用二叉树构建过程模拟归并排序的递归求解步骤,并结合面向对象程序设计思想设计了MergeSort类以封装归并排序数据源和相关排序、合并操作。这为学生理解并掌握递归策略设计算法提供了参考。

摘要：为解决传统递归方式的归并排序算法串行执行效率低的问题,使用数据依赖关系分析方法对归并排序算法进行并行性分析。通过分析发现算法本身具有并行的特征,在多核处理器下使用Open Mp编译制导语句对算法进行直接并行化处理。在数据量较大的情况下,为了使算法执行的速度更快,在多核处理器系统中设置多个线程,并将序列分成多个组,每个线程操作一组数据,最后对多个局部有序的结果进行逐一合并。实验验证结果表明,该并行化算法可使执行速度提高50%以上。

摘要：文中详细介绍并分析了归并排序算法的优缺点,针对归并算法的强制把数据划分两份进行了改进,提出按照数据本身具有的规律进行智能归并排序划分的方法。该方法将局部有序的记录块作为一组,避免对已经有序的数据划分再归并;而对局部逆序的记录块先进行内部旋转再进行分组。并且针对归并算法拷贝数据费时的缺点,采用了原数据空间与临时数据空间依次交换的方法减少数据的大量拷贝,最后给出了相应的C语言描述和试验数据。

摘要：针对快速排序法在最坏情形下算法效率较低的弊端,提出了一种改进算法,即利用归并法对快速排序进行改造,使其在最坏情况下的性能有了显著的提高。

摘要：基于倾斜与振荡法多路归并排序算法,提出了纵横多路并行归并算法,与已有方法递归应用两路归并过程不同·该算法直接对m×k的矩阵(m,k为任意整数)进行排序,消除了对两路递归过程的依赖,是一种新的多路归并排序算法·通过和倾斜与振荡法多路归并排序算法和高效的任意路并行归并算法的性能分析比较,当3k40时,该算法的时间复杂性低于同类算法·同时,该算法在专用硬件实现的设计复杂性上也具有明显的优势·