共享内存中的并发合并排序

在并行计算中，共享内存被广泛应用于加速计算任务。共享内存是指多个线程可以访问同一块内存区域，这个内存区域的内容对所有线程都是可见的。由于访问同一块内存区域不需要复制数据，共享内存通常比分布式内存通信更快更高效。

合并排序是一种基于二分法的排序算法，它将输入数组分成两个子数组，对每个子数组分别进行排序，然后将它们合并为一个有序数组。合并排序是一个分治算法，可以采用递归或迭代的方式实现。

在共享内存中，由于多个线程可以同时访问同一块内存区域，因此可以采用并发合并排序算法，将排序任务分配给多个线程并行执行。以下是一个使用OpenMP库实现并发合并排序的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <omp.h>

#define SIZE 1000000
#define THREADS 4

void merge(double *a, double *b, int l, int m, int r) {
    int i = l;
    int j = m;
    int k = l;
    while (i < m && j < r) {
        if (a[i] < a[j]) {
            b[k++] = a[i++];
        } else {
            b[k++] = a[j++];
        }
    }
    while (i < m) {
        b[k++] = a[i++];
    }
    while (j < r) {
        b[k++] = a[j++];
    }
    for (i = l; i < r; i++) {
        a[i] = b[i];
    }
}

void merge_sort(double *a, double *b, int l, int r) {
    if (r - l < 2) {
        return;
    }
    int m = (l + r) / 2;
    #pragma omp task untied
    {
        merge_sort(a, b, l, m);
    }
    #pragma omp task untied
    {
        merge_sort(a, b, m, r);
    }
    #pragma omp taskwait
    merge(a, b, l, m, r);
}

int main() {
    double *a = (double*)malloc(SIZE * sizeof(double));
    double *b = (double*)malloc(SIZE * sizeof(double));
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        a[i] = (double)rand() / RAND_MAX;
    }
    #pragma omp parallel num_threads(THREADS)
    {
        #pragma omp single
        {
            merge_sort(a, b, 0, SIZE);
        }
    }
    free(a);
    free(b);
    return 0;
}

以上代码首先生成一个大小为SIZE的随机数组a，然后使用OpenMP库创建THREADS个线程，对数组a进行并发合并排序。线程之间共享数组a和临时数组b的内存空间，每个线程负责对数组a的某个子区间进行排序，然后通过合并算法将各自排序好的子区间合并成一个有序数组a。

具体实现中，merge函数实现了数组合并算法，merge_sort函数实现了并发合并排序算法，使用OMP的task指令创建了两个子任务，并使用taskwait指令等待这两个子任务完成后再执行合并操作。在OpenMP并行环境中，如果没有使用untied选项，则默认情况下，每个线程会在一个任务完成后会自动选择另一个任务继续执行，而使用untied选项则可以避免线程之间的绑定，提高并发度和负载均衡能力。

需要注意的是，当使用并行算法时，通常比较容易出现线程安全问题，对于共享数据区域，需要使用同步机制保证数据的一致性。在OpenMP中，可以使用critical、atomic、reduction等机制来保证数据区域的线程安全。此外，为了防止数据访问造成的缓存一致性等问题，还需要使用特定的内存屏障（memory barrier）保证数据一致性。

综上所述，共享内存中的并发合并排序既可以通过递归方式实现，也可以采用迭代方式实现。通过使用OpenMP并行库，可以轻松实现算法的并行化，提高计算速度和负载均衡能力。但在实现过程中需要特别注意数据的线程安全性和一致性，同时需要使用内存屏障等机制来保证数据的正确性。