Java 在多个线程中划分合并排序算法

我正计划构建一个在Java中使用多线程的合并排序算法，我环顾了互联网等（例如），但我似乎无法确定我的一些问题的答案

首先，创建的最佳线程数是否与CPU的内核数相同？在考虑线程数量时，我是否应该考虑逻辑内核？

第二，在这种算法中实现多线程的最佳方法是什么？我听说有不止一种方法（比如从“Thread”类继承或使用可运行的实现，等等）

此外，在优化方面，在这种情况下使用ArrayList或LinkedList是更好的选择吗

对于有关实施的任何其他说明/建议，我们深表感谢

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干杯。

在Java 8中，如果您请求与

并行流的并行性，则流API也会使用
数组.parallelSort（）
。如果你是出于教育目的来研究这个问题的话，
parallelSort
的源代码应该是非常有用的
 在Java 8中，如果您使用
parallelStream
请求并行，则流API也会使用
Arrays.parallelSort（）
。如果你是出于教育目的来研究这个问题的话，
parallelSort
的源代码应该是非常有用的

…创建的最佳线程数是否与CPU的内核数相同

我想是的。合并排序应该是内存带宽受限的，而不是cpu带宽受限的。早期多线程的主要好处是利用每个核心的本地缓存，通常是1级和2级缓存。通常，3级缓存在内核之间共享，因此，与3级缓存的速度相比，如果合并进程相对CPU受限，那么只有这样才能获得收益。一旦运行大小变得足够大，超过缓存限制，那么我不确定多线程是否能带来很多好处

微软的稳定排序首先使用插入排序创建32个元素的排序组，可能是为了利用本地缓存。我不确定这对当前的处理器是否真的有帮助，因为它是基于1994年编写的代码

…创建的最佳线程数是否与CPU的内核数相同

我想是的。合并排序应该是内存带宽受限的，而不是cpu带宽受限的。早期多线程的主要好处是利用每个核心的本地缓存，通常是1级和2级缓存。通常，3级缓存在内核之间共享，因此，与3级缓存的速度相比，如果合并进程相对CPU受限，那么只有这样才能获得收益。一旦运行大小变得足够大，超过缓存限制，那么我不确定多线程是否能带来很多好处

微软的稳定排序首先使用插入排序创建32个元素的排序组，可能是为了利用本地缓存。我不确定这是否真的对当前的处理器有帮助，因为它是基于1994年编写的代码。
如果你想在一台所有线程共享内存的机器上并行排序，我不会期望太多的加速，因为我确信只要你的比较方法不复杂，内存访问是限制因素。我很想听听你们的发现。如果这是一个学习项目，那么就从简单开始。编写一个mergesort，在顶层将数据以N种方式拆分，在单独的线程中排序，然后以对、成对等方式合并N个列表，直到完成。然后用N的值来回答你自己的问题。如果这是一项重要的生产工作，那么请使用Arrays.parallelSort（）。这与您在通用实现中所做的一样好。我同意@MrSmith42的说法，除非比较是计算范围的，否则你不会看到巨大的加速，但我观察到一个因子是1.5排序整数。@MrSmith42我发现这个因子可以比较不同处理器的排序速度，如果有人感兴趣的话。这是一个教育项目。这不是我将在更大的项目中实施的东西。谢谢你。这就是我计划做的：）这是一个学习项目，没什么大不了的。对于并行实现来说，这似乎是一个奇怪的算法选择。合并排序在连接端完成所有工作，也就是说，将工作拆分为较小的块本身不起任何作用，它只生成较小的块。将所有这些放回一起的部分是工作发生的地方，我怀疑这会从并发性中受益。你能使用不同的排序算法吗？在叉子一侧工作的人？也许是快速排序？@ErickG.Hagstrom您不必在mergesort中的每个拆分上生成线程-4个线程mergesorting很容易比1个线程mergesorting快-这仍然是4个线程在进行合并。这是一种最简单的排序算法，可以并行化，并且对赋值有意义。如果你想在一台所有线程共享内存的机器上并行排序，我就不会期望太多的加速，因为我相信只要你的比较方法不太复杂，内存访问就是一个限制因素。我很想听听你们的发现。如果这是一个学习项目，那么就从简单开始。编写一个mergesort，在顶层将数据以N种方式拆分，在单独的线程中排序，然后以对、成对等方式合并N个列表，直到完成。然后用N的值来回答你自己的问题。如果这是一项重要的生产工作，那么请使用Arrays.parallelSort（）。这与您在通用实现中所做的一样好。我同意@MrSmith42的说法，除非比较是计算范围的，否则你不会看到巨大的加速，但我观察到一个因子是1.5排序整数。@MrSmith42我发现这个因子