【数据结构与算法】【算法思想】【算法应用】【排序查找搜索】并行

算法的目的就是为了提高代码执行的效率。当算法无法再继续优化的情况下，需要借助并行计算的处理思想对算法进行改造。

并行排序

假设要给大小为 8GB 的数据进行排序，最常用的是三种排序算法，归并排序、快速排序、堆排序，时间复杂度为 O(nlogn) 。从理论上讲，已经很难再从算法层面优化了。而利用并行的处理思想可以将执行效率提高很多倍。

第一种是对归并排序并行化处理

将这8GB 的数据划分成 16 个小的数据集合，每个集合包含 500MB 的数据。用 16 个线程，并行地对这 16 个 500MB 的数据集合进行排序。16 个小集合分别排序完成之后，再将这 16 个有序集合合并。

第二种是对快速排序并行化处理

将数据扫描一遍，找到数据所处的范围区间，在按从小到大划分成 16 个小区间。将 8GB 的数据划分到对应的16 个小区间中，启动 16 个线程，并行地进行排序。等到 16 个线程都执行结束后，得到的数据就是有序数据了。

对比这两种处理思路

共同点：它们利用的都是分治的思想，对数据进行分片，然后并行处理。不同点：

（1）第一种处理思路是，先随意地对数据分片，排序之后再合并。

（2）第二种处理思路是，先对数据按照大小划分区间后再排序，排完序就不需要再处理了。这个跟归并和快排的区别如出一辙。

并行查找

散列表是一种非常适合快速查找的数据结构。

弊端：

如果给动态数据构建索引，数据不断加入会使散列表的装载因子越来越大为了保证散列表性能不下降，就需要对散列表进行动态扩容对巨大的散列表进行动态扩容，不仅比较耗时，还比较消耗内存

优化：实际上可以将数据随机分割成 k 份（比如 16 份），每份中的数据只有原来的 1/k然后针对这 k 个小数据集合分别构建散列表。这样，散列表的维护成本就变低了当某个小散列表的装载因子过大的时，可以单独对这个散列表进行扩容，而其他散列表不需要进行扩容。当要查找数据时，通过 16 个线程并行地在这16 个散列表中查找数据。这样的查找性能，比起一个大散列表的做法，也并不会下降，反倒有可能提高。当往散列表中添加数据时，可以将新数据放入装载因子最小的散列表中，这样也有助于减少散列冲突。

假设有 2GB 的数据，放到 16 个散列表中，每个散列表中的数据大约是 150MB。当某个散列表需要扩容的时候，我们只需要额外增加 150*0.5=75MB 的内存（假设还是扩容到原来的 1.5 倍）。不管从扩容的执行效率还是内存的利用率上，这种多个小散列表的处理方法，都要比大散列表高效

并行字符串匹配

在文本中查找某个关键词可以通过字符串匹配算法来实现，字符串匹配算法有 KMP、BM、RK、BF 等

如果处理的是超级大的文本，可以把大的文本，分割成 k 个小文本。假设 k 是 16，就启动 16 个线程，并行地在这 16 个小文本中查找关键词，这样整个查找的性能就提高了 16 倍

当长度m的待匹配字符串被分割后，可以获取前一段长度为m的尾部和长度为m的当前段的头部组合成2m长的自费赴川进行匹配。

并行搜索

搜索算法有：广度优先搜索、深度优先搜索、Dijkstra 最短路径算法、A* 启发式搜索算法。对于广度优先搜索算法，也可以将其改造成并行算法。

广度优先搜索是一种逐层搜索的搜索策略基于当前这一层顶点，我们可以启动多个线程，并行地搜索下一层的顶点在代码实现方面，原来广度优先搜索的代码实现，是通过一个队列来记录已经遍历到但还没有扩展的顶点经过改造之后的并行广度优先搜索算法，需要利用两个队列来完成扩展顶点的工作（决多线程的并发问题）

【算法总结】

存储

实最底层的数据结构是<addr,value>，按照存储介质是否连续、是否显示制定key又可以分为数组、链表和hash，其中数组可以认为是一种<index,arr[index]>，链表是<p,*p>，然后在这基础之上衍生出了一维的线性表、栈、队列，散列表，二维的树(平衡二叉树、红黑树、跳表)，三维的图，还有就是各种数据结构灵活组合的数据结构，这里的跳表可以算是组合类型的，但是它的使用范围很多，所以划到了二维中。

算法

排序、分治、贪心、回溯、动态规划

笔记整理来源： 王争 数据结构与算法之美

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