pC++语言中数据划分算法的研究与改进

• 作者: 方滨兴 石威 胡铭曾
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 大规模并行计算 数据并行 面向对象 pC++ 数据划分算法
• 年，卷（期）: 1999,（9）
• 页码范围: 985-988
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 2353字
• 语种: 中文

摘要

大规模并行计算是当前该领域研究的一大热点.由于大多数应用问题是数据并行问题,所以人们更多地采用数据并行计算方法来解决实际问题.在数据并行计算中,影响计算速度的一个重要因素是数据的划分状况.该文针对一种较为流行的面向对象数据并行语言--pC++的数据划分算法进行了分析,并指出了其不足之处,同时提出了一种改进的数据划分算法.实验表明,此算法与原有算法相比具有明显的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方滨兴	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	175	3885	33.0	56.0
2	胡铭曾	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	131	2150	26.0	42.0
3	石威	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	4	7	2.0	2.0