首先說明奇偶排序：

算法的思路是先排奇數序號的相鄰2個，或者偶數序號的相鄰兩個，然后一直到序列有序為止，如下代碼：

#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<stdbool.h> #include <iostream>using namespace std;void swap(int *a, int *b) {int t;t = *a;*a = *b;*b = t; } void printArray(int a[], int count) {int i;for (i = 0; i < count; i++)printf("%d ", a[i]);printf("\n"); } void Odd_even_sort(int a[], int size) {bool sorted = false;int count = 1;while (!sorted){sorted = true;for (int i = 1; i < size - 1; i += 2){if (a[i] > a[i + 1]){swap(&a[i], &a[i + 1]);sorted = false;}}for (int i = 0; i < size - 1; i += 2){if (a[i] > a[i + 1]){swap(&a[i], &a[i + 1]);sorted = false;}}cout << "count:" << count << endl;} } int main(void) {int a[] = { 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1 };int n = sizeof(a) / sizeof(*a);Odd_even_sort(a, n);printArray(a, n);getchar();return 0; }

程序運行截圖如下：

這個奇偶排序還有個特點：

奇偶排序實際上在多處理器環境中很有用，處理器可以分別同時處理每一個奇數對，然后又同時處理偶數對。因為奇數對是彼此獨立的，每一刻都可以用不同的處理器比較和交換。這樣可以非常快速地排序。

?

下面就用cuda來實現下，其中有個要說明的地方：

cuda中__syncthreads()的作用：block內部用于線程同步，就是同一block內所有線程執行至__syncthreads()處等待全部線程執行完畢后再繼續。

代碼如下：

#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include "curand.h" #include "curand_kernel.h" #include <stdio.h> #include <iostream>using namespace std;#pragma comment(lib, "cudart.lib") #pragma comment(lib, "curand.lib")void Matrix_init(float *a, int N) {curandGenerator_t gen;curandCreateGenerator(&gen, CURAND_RNG_PSEUDO_MRG32K3A);curandSetPseudoRandomGeneratorSeed(gen, 11ULL);curandGenerateUniform(gen, a, N); }__global__ void sort(float *a, int N) {int x = threadIdx.x;extern __shared__ float s_a[];s_a[x] = a[x];__syncthreads();for (int i = 0; i < N; i++){int j = i % 2;int idx = 2 * x + j;if (idx + 1 < N && s_a[idx] < s_a[idx + 1]) {float tmp = s_a[idx];s_a[idx] = s_a[idx + 1];s_a[idx + 1] = tmp;}__syncthreads();}a[x] = s_a[x];__syncthreads(); }int main() {int m = 16;int N = 256;float *p_d, *p_h, *p_hs;p_h = (float*)malloc(N * sizeof(float));p_hs = (float*)malloc(N * sizeof(float));cudaMalloc((void**)&p_d, N * sizeof(float));Matrix_init(p_d, N);cudaMemcpy(p_h, p_d, N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);for (int i = 0; i < N; i++) {if (i % m == 0) {printf("\n");}cout << " " << p_h[i] << " ";}cout << endl << "sort:" << endl;sort << <1, N, N * sizeof(float) >> > (p_d, N);cudaMemcpy(p_h, p_d, N * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);for (int i = 0; i < N; i++) {if (i%m == 0) printf("\n");cout << " " << p_h[i] << " ";}cudaFree(p_d);free(p_h);free(p_hs);getchar();return 0; }

程序運行截圖如下：

?

總結

以上是生活随笔為你收集整理的cuda笔记-GPU多线程的奇偶排序的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。