Уровень алгоритма

Нахождение суммы элементов массива сдваиванием: различия между версиями

Материал из Алговики
Перейти к навигации Перейти к поиску
[досмотренная версия][досмотренная версия]
Нет описания правки
Нет описания правки
 
Строка 1: Строка 1:
{{level-a}}
{{level-a}}
{{algorithm
| name              = Нахождение суммы элементов массива сдваиванием
| serial_complexity = <math>n-1</math>
| pf_height        = <math>log2n</math>
| pf_width          = <math>n/2</math>
| input_data        = <math>n</math>
| output_data      = <math>1</math>
}}


Основные авторы описания: [[Участник:Frolov|А.В.Фролов]].
Основные авторы описания: [[Участник:Frolov|А.В.Фролов]].
Строка 31: Строка 40:
=== Последовательная сложность алгоритма ===
=== Последовательная сложность алгоритма ===


Для вычисления суммы массива, состоящего из <math>N</math> элементов, при любых разложениях <math>N</math> на пары суть алгоритма сводится к простому переставлению скобок в формуле суммирования, и количество операций неизменно и равно <math>N - 1</math>. Поэтому алгоритм должен быть отнесён к алгоритмам ''линейной сложности'' по количеству последовательных операций.
Для вычисления суммы массива, состоящего из <math>n/math> элементов, при любых разложениях <math>n</math> на пары суть алгоритма сводится к простому переставлению скобок в формуле суммирования, и количество операций неизменно и равно <math>n - 1</math>. Поэтому алгоритм должен быть отнесён к алгоритмам ''линейной сложности'' по количеству последовательных операций.


=== Информационный граф ===
=== Информационный граф ===
Строка 51: Строка 60:
Дополнительные ограничения: отсутствуют.
Дополнительные ограничения: отсутствуют.


Объём входных данных: <nowiki/><math>N</math>.  
Объём входных данных: <nowiki/><math>n</math>.  


Выходные данные: сумма элементов массива.
Выходные данные: сумма элементов массива.

Текущая версия от 13:26, 19 февраля 2025




Нахождение суммы элементов массива сдваиванием
Последовательный алгоритм
Последовательная сложность [math]\displaystyle{ n-1 }[/math]
Объём входных данных [math]\displaystyle{ n }[/math]
Объём выходных данных [math]\displaystyle{ 1 }[/math]
Параллельный алгоритм
Высота ярусно-параллельной формы [math]\displaystyle{ log2n }[/math]
Ширина ярусно-параллельной формы [math]\displaystyle{ n/2 }[/math]


Основные авторы описания: А.В.Фролов.

Свойства и структура алгоритма

Общее описание алгоритма

Метод сдваивания используется в качестве быстрого варианта вычисления длинных последовательностей ассоциативных операций (например, массового суммирования). Получил распространение благодаря как наименьшей из возможных высоте алгортима, так и из-за ряда своих вычислительных характеристик, а также (в среде нечисленных алгоритмов) из-за своей рекурсивности, то есть лёгкости записи.

Математическое описание алгоритма

Исходные данные: одномерный массив [math]\displaystyle{ n }[/math] чисел.

Вычисляемые данные: сумма элементов массива.

Формулы метода: элементы на каждом этапе алгоритма разбиваются на пары. В каждой из пар находится сумма составляющих её элементов. На следующем этапе на пары разбиваются уже эти суммы (и те элементы, которые не вошли в уже вычисленные суммы), и т. д.

Вычислительное ядро алгоритма

Вычислительное ядро метода сдваивания для суммирования можно составить как из элементарных бинарных (всего [math]\displaystyle{ n - 1 }[/math]) вычислений сумм, так и (рекуррентно) из набора реализаций метода сдваивания меньших размерностей.

Макроструктура алгоритма

Как уже записано в описании ядра алгоритма, основную часть метода составляют рекурсивные вызовы сумм массивов меньшей размерности.

Схема реализации последовательного алгоритма

В своём чистом виде суммирование сдваиванием редко используют при последовательной реализации, поскольку при этом усложняется общая схема алгоритма и резко растёт потребность в памяти, нужной для хранения промежуточных данных.

Последовательная сложность алгоритма

Для вычисления суммы массива, состоящего из [math]\displaystyle{ n/math\gt элементов, при любых разложениях \lt math\gt n }[/math] на пары суть алгоритма сводится к простому переставлению скобок в формуле суммирования, и количество операций неизменно и равно [math]\displaystyle{ n - 1 }[/math]. Поэтому алгоритм должен быть отнесён к алгоритмам линейной сложности по количеству последовательных операций.

Информационный граф

На рис.1 изображён граф алгоритма. В данном случае выполнено суммирование 16 элементов массива. Вершины, соответствующие входным данным, даны синим цветом, выходным данным - красным цветом.

Рисунок 1. Суммирование массива методом сдваивания

Ресурс параллелизма алгоритма

Для суммирования массива порядка [math]\displaystyle{ n }[/math] методом сдваивания в параллельном варианте требуется последовательно выполнить [math]\displaystyle{ \lceil \log_2 n \rceil }[/math] ярусов с убывающим (от [math]\displaystyle{ \frac{n}{2} }[/math] до [math]\displaystyle{ 1 }[/math]) количеством операций суммирования. При классификации по высоте ЯПФ, таким образом, метод сдваивания относится к алгоритмам с логарифмической сложностью. При классификации по ширине ЯПФ его сложность будет линейной.

Входные и выходные данные алгоритма

Входные данные: массив [math]\displaystyle{ x }[/math] (элементы [math]\displaystyle{ x_i }[/math]).

Дополнительные ограничения: отсутствуют.

Объём входных данных: [math]\displaystyle{ n }[/math].

Выходные данные: сумма элементов массива.

Объём выходных данных: один скаляр.

Свойства алгоритма

Соотношение последовательной и параллельной сложности в случае неограниченных ресурсов, как хорошо видно, является [math]\displaystyle{ \frac{n}{\log_2 n} }[/math] (отношение линейной к логарифмической). При этом вычислительная мощность алгоритма, как отношение числа операций к суммарному объему входных и выходных данных — всего-навсего 1 (входных и выходных данных столько же, сколько операций). При этом алгоритм полностью детерминирован. Дуги информационного графа нелокальны, от яруса к ярусу наблюдается показательный рост их длины, при любом размещении вершин графа.

Программная реализация алгоритма

Особенности реализации последовательного алгоритма

Возможные способы и особенности параллельной реализации алгоритма

Результаты прогонов

Выводы для классов архитектур

Литература