使用并行处理器运行时哪种算法最好？

Question

如果我有一台具有多个处理器的机器并试图解决一个巨大的问题，那么哪种算法最适合解决这个问题？

动态规划、贪心还是分治算法？

Answer 1

这是一个非常广泛的问题，很多事情取决于您要解决的具体问题，但您要寻找的是算法是否可以并行运行其步骤。只有当一个步骤的结果不依赖于另一个步骤的结果时，才能做到这一点。

• 这里我们不能说任何关于贪心算法的事情。它们仅被定义为采取当地最好的下一步。
• 分而治之将问题分成不同的部分，每个部分都可以单独解决，因此这通常是并行运行的理想选择。
• 可以将动态编程视为一种分而治之的方法，但现在，您要解决问题的一小部分，然后用它来解决更大的部分，等等。例如，背包问题经常被用作动态规划的用例。您可以从一个很小的背包开始解决问题，然后从那里构建您的解决方案。这里的问题是每个解决方案都取决于较小问题的解决方案。除非各个步骤可以在线程之间划分，否则无法并行化。

所以一般来说，分而治之似乎是并行运行的最佳选择。

Answer 2

动态编程它使用一个数组，它必须在线程之间同步，这些线程正在寻找单独的解决方案。

贪婪是一种单线程。可以制作多线程，但不是一个巨大的优势imo。无论如何，您可以使用一个线程池来拍摄最好的 5 个匹配项……这将是最容易实现的。

分而治之是递归的。如果您要生成一个新线程，仍然需要同步，但它可以清楚地利用多处理器。我认为这将是实现多线程的第二种更简单的方法。

您需要解决的问题的性质将决定您应该使用哪种编程方法，而不是处理器核心数。

请考虑在线程之间切换上下文的时间成本！