Описание

• Задача: Быстрая сортировка с простым слиянием.
• Вариант: 14
• Технология: SEQ|MPI

Краткое описание работы

В проекте реализован алгоритм быстрой сортировки с простым слиянием в двух вариантах: последовательном (SEQ) и параллельном с использованием MPI. Последовательная версия использует итерационный вариант быстрой сортировки, основанный на собственном стеке диапазонов и отдельной функции разбиения массива. После локальной сортировки части объединяются через простое последовательное слияние. Параллельная реализация распределяет данные между процессами, выполняет локальную сортировку на каждом процессе и собирает результаты на процессе‑координаторе, где выполняется финальное слияние.

Архитектура решения

• Общий слой (common) — определяет типы входных и выходных данных, используемые обеими реализациями.
• SEQ‑реализация — включает итерационную версию быстрой сортировки с отдельной функцией Partition и вспомогательным стеком диапазонов. После сортировки выполняется последовательное слияние отсортированных частей.
• MPI‑реализация — использует MPI_Scatterv для распределения данных, выполняет локальную итерационную сортировку на каждом процессе, затем передаёт отсортированные фрагменты на процесс 0. Координатор выполняет последовательное слияние всех полученных частей и рассылает итоговый массив всем процессам.
• Тесты — включают функциональные проверки корректности и производительные тесты для различных конфигураций числа процессов.

Основные результаты

• Функциональные тесты подтверждают корректность обеих реализаций.
• Параллельная версия показывает ускорение при небольшом числе процессов (наиболее эффективно при 2 процессах).
• При увеличении числа процессов эффективность падает из‑за роста коммуникационных затрат (MPI_Scatterv, MPI_Send, MPI_Recv) и последовательного этапа слияния на процессе‑координаторе.
• При 4 и 8 процессах накладные расходы начинают доминировать, что снижает speedup и общую эффективность.

Выводы

Реализованы и протестированы последовательная и параллельная версии быстрой сортировки с простым слиянием. Параллельная реализация демонстрирует ускорение на небольшом числе процессов, однако масштабируемость ограничена высокой стоимостью коммуникаций и последовательным этапом объединения данных. Алгоритм корректно работает на различных размерах входных массивов и количестве процессов, а тесты подтверждают его стабильность.

Чек-лист

• Статус CI: Все CI-задачи (сборка, тесты, генерация отчёта) успешно проходят на моей ветке в моем форке
• Директория и именование задачи: Я создал директорию с именем <фамилия>_<первая_буква_имени>_<короткое_название_задачи>
• Полное описание задачи: Я предоставил полное описание задачи в теле pull request
• clang-format: Мои изменения успешно проходят clang-format локально в моем форке (нет ошибок форматирования)
• clang-tidy: Мои изменения успешно проходят clang-tidy локально в моем форке (нет предупреждений/ошибок)
• Функциональные тесты: Все функциональные тесты успешно проходят локально на моей машине
• Тесты производительности: Все тесты производительности успешно проходят локально на моей машине
• Ветка: Я работаю в ветке, названной точно так же, как директория моей задачи
  (например, nesterov_a_vector_sum), а не в master
• Правдивое содержание: Я подтверждаю, что все сведения, указанные в этом pull request, являются точными и
  достоверными