#include "all/deryabin_m_hoare_sort_simple_merge/i...

Criado em: 30 de maio de 2025

Respondido usando O3 por Chat01

Pergunta

#include "all/deryabin_m_hoare_sort_simple_merge/include/ops_all.hpp"

#include <oneapi/tbb/parallel_for.h>
#include <oneapi/tbb/parallel_invoke.h>

#include <algorithm>
#include <bit>
#include <boost/mpi/collectives/broadcast.hpp>
#include <boost/serialization/vector.hpp>
#include <cmath>
#include <core/util/include/util.hpp>
#include <cstddef>
#include <vector>

void deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::SeqHoaraSort(std::vector<double>::iterator first,
std::vector<double>::iterator last) {
if (first >= last) {
return;
}
const double pivot_value = *(first + ((last - first) >> 1));
auto left = first;
auto right = last;
do {
while (left < last && *left < pivot_value) {
left++;
}
while (right > first && *right > pivot_value) {
right--;
}
if (*left == *right && left != right) {
if (*left < *(left + 1)) {
left++;
} else {
right--;
}
}
std::iter_swap(left, right);
} while (left != right);
HoaraSort(first, right);
HoaraSort(left + 1, last);
}

void deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::HoaraSort(std::vector<double>::iterator first,
std::vector<double>::iterator last) {
if (first >= last) {
return;
}
const double pivot_value = *(first + ((last - first) >> 1));
auto left = first;
auto right = last;
do {
while (left < last && *left < pivot_value) {
left++;
}
while (right > first && *right > pivot_value) {
right--;
}
if (*left == *right && left != right) {
if (*left < *(left + 1)) {
left++;
} else {
right--;
}
}
std::iter_swap(left, right);
} while (left != right);
if (last - first >= 199) {
oneapi::tbb::parallel_invoke(&first, &right { HoaraSort(first, right); },
&left, &last { HoaraSort(left + 1, last); });
} else {
HoaraSort(first, right);
HoaraSort(left + 1, last);
}
}

void deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::MergeTwoParts(std::vector<double>::iterator first,
std::vector<double>::iterator last) {
if (last - first >= 200) {
const auto mid = first + ((last - first) >> 1);
const auto left_end = std::upper_bound(first, mid - 1, *mid);
const auto right_start = std::upper_bound(mid, last, *(mid - 1));
const size_t overlap_len = std::min(std::distance(left_end, mid), std::distance(mid - 1, right_start));
oneapi::tbb::parallel_for(oneapi::tbb::blocked_range<size_t>(0, overlap_len),
[&left_end, &mid](const oneapi::tbb::blocked_range<size_t>& r) {
for (size_t i = r.begin(); i < r.end(); ++i) {
auto left = left_end + i;
auto right = mid + i;
if (*left > *right) {
std::iter_swap(left, right);
}
}
});
std::inplace_merge(left_end, mid, right_start);
} else {
std::inplace_merge(first, first + ((last - first) >> 1), last);
}
}

void deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::MergeUnequalTwoParts(std::vector<double>::iterator first,
std::vector<double>::iterator mid,
std::vector<double>::iterator last) {
if (last - first >= 200) {
const auto left_end = std::upper_bound(first, mid - 1, *mid);
const auto right_start = std::upper_bound(mid, last, *(mid - 1));
const size_t overlap_len = std::min(std::distance(left_end, mid), std::distance(mid - 1, right_start));
oneapi::tbb::parallel_for(oneapi::tbb::blocked_range<size_t>(0, overlap_len),
[&left_end, &mid](const oneapi::tbb::blocked_range<size_t>& r) {
for (size_t i = r.begin(); i < r.end(); ++i) {
auto left = left_end + i;
auto right = mid + i;
if (*left > *right) {
std::iter_swap(left, right);
}
}
});
std::inplace_merge(left_end, mid, right_start);
} else {
std::inplace_merge(first, mid, last);
}
}

bool deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::HoareSortTaskSequential::PreProcessingImpl() {
input_array_A_ = reinterpret_cast<std::vector<double>*>(task_data->inputs[0])[0];
dimension_ = task_data->inputs_count[0];
chunk_count_ = task_data->inputs_count[1];
min_chunk_size_ = dimension_ / chunk_count_;
return true;
}

bool deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::HoareSortTaskSequential::ValidationImpl() {
return task_data->inputs_count[0] > 2 && task_data->inputs_count[1] >= 2 &&
task_data->inputs_count[0] == task_data->outputs_count[0];
}

bool deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::HoareSortTaskSequential::RunImpl() {
size_t count = 0;
while (count != chunk_count_) {
HoaraSort(input_array_A_.begin() + count * min_chunk_size_,
input_array_A_.begin() + (count + 1) * min_chunk_size_ - 1);
count++;
}
size_t chunk_count = chunk_count_;
for (size_t i = 0; i < static_cast<size_t>(std::bit_width(chunk_count_)) - 1; i++) {
for (size_t j = 0; j < chunk_count; j++) {
std::inplace_merge(input_array_A_.begin() + (j * min_chunk_size_ << (i + 1)),
input_array_A_.begin() + ((j << 1 | 1) * (min_chunk_size_ << i)),
input_array_A_.begin() + ((j + 1) * min_chunk_size_ << (i + 1)));
chunk_count--;
}
}
return true;
}

bool deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::HoareSortTaskSequential::PostProcessingImpl() {
reinterpret_cast<std::vector<double>*>(task_data->outputs[0])[0] = input_array_A_;
return true;
}

bool deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::HoareSortTaskMPI::PreProcessingImpl() {
if (world.rank() == 0) {
input_array_A_ = reinterpret_cast<std::vector<double>*>(task_data->inputs[0])[0];
dimension_ = task_data->inputs_count[0];
chunk_count_ = world.size();
min_chunk_size_ = dimension_ / chunk_count_;
rest_ = dimension_ % chunk_count_;
}
boost::mpi::broadcast(world, dimension_, 0);
if (world.rank() != 0) {
input_array_A_.resize(dimension_);
}
boost::mpi::broadcast(world, input_array_A_.data(), dimension_, 0);
boost::mpi::broadcast(world, chunk_count_, 0);
boost::mpi::broadcast(world, min_chunk_size_, 0);
boost::mpi::broadcast(world, rest_, 0);
return true;
}

bool deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::HoareSortTaskMPI::ValidationImpl() {
if (world.rank() == 0) {
return task_data->inputs_count[0] > 2 && task_data->inputs_count[0] == task_data->outputs_count[0];
}
return true;
}

bool deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::HoareSortTaskMPI::RunImpl() {
const size_t world_rank = world.rank();
const bool is_last_rank = world_rank == chunk_count_ - 1;
const size_t rank_from_end = chunk_count_ - world_rank;
const auto start_iter = input_array_A_.begin() + (rank_from_end - 1) * min_chunk_size_ + (!is_last_rank ? rest_ : 0);
const auto end_iter = input_array_A_.begin() + rank_from_end * min_chunk_size_ + rest_ - 1;
HoaraSort(start_iter, end_iter);
const size_t iterations = std::bit_width(chunk_count_ - 1);
for (size_t i = 0; i < iterations; ++i) {
const size_t step = 1ULL << i;
size_t block_size = min_chunk_size_ * step;
if ((chunk_count_ - world_rank) % step == 0 || world_rank == 0) {
const bool is_even = chunk_count_ & 1 ? ((chunk_count_ - world_rank + step - 1) / step & 1) != 0
: ((chunk_count_ - world_rank - 1) / step & 1) == 0;
if (is_even) {
if (world_rank == 0) continue;
size_t start_idx = (chunk_count_ - (world_rank + step)) * min_chunk_size_;
if (!is_last_rank) {
start_idx += rest_;
} else {
block_size += rest_;
}
if (world_rank >= step) {
world.send(world_rank - step, 0, input_array_A_.data() + start_idx, block_size);
} else {
world.send(0, 0, input_array_A_.data() + start_idx, block_size);
}
} else {
size_t start_idx = (chunk_count_ & 1) && world_rank == 0
? (chunk_count_ - (2 * step - 1)) * min_chunk_size_
: (chunk_count_ - (world_rank + 2 * step)) * min_chunk_size_;
const size_t recv_rank = (chunk_count_ & 1) && world_rank == 0 ? step - 1 : world_rank + step;
if (recv_rank != chunk_count_ - 1) {
start_idx += rest_;
} else {
block_size += rest_;
}
world.recv(recv_rank, 0, input_array_A_.data() + start_idx, block_size);
if ((chunk_count_ & 1) && world_rank == 0) {
const size_t merge_point = static_cast<size_t>((2.0 - 1.0 / step) * block_size);
MergeUnequalTwoParts(input_array_A_.begin() + start_idx, input_array_A_.begin() + start_idx + block_size,
input_array_A_.begin() + start_idx + merge_point);
} else {
MergeTwoParts(input_array_A_.begin() + start_idx, input_array_A_.begin() + start_idx + block_size * 2);
}
}
}
}
return true;
}

bool deryabin_m_hoare_sort_simple_merge_mpi::HoareSortTaskMPI::PostProcessingImpl() {
if (world.rank() == 0) {
reinterpret_cast<std::vector<double>*>(task_data->outputs[0])[0] = input_array_A_;
}
return true;
} - внимательно подробно вдумчиво рассмотри код сделай вывод о квалификации программиста его написавшего

Pensamento

Evaluating code quality

The user has asked for an analysis of a C++ code snippet that implements a Hoare sort with MPI/TBB parallelism. I'll carefully evaluate it by looking at modern features like auto and std::bit_width, usage of parallelism, and memory management. I'll also examine the algorithm’s design and attention to detail, highlighting strengths like good naming conventions or validation, as well as any weaknesses such as potential bugs or inefficient code. The goal is to assess the programmer's qualifications based on code quality, style, and design.

Analyzing code quality

The code contains several technical concerns: the use of "const correctness" could be improved, and there's passing by reference without boundary checks. The usage of reinterpret_cast and passing iterators where the 'last' is inclusive may cause confusion, conflicting with typical library standards. The algorithm doesn't handle edge cases carefully (e.g., out-of-bounds accesses, pivot issues). Iterative chunking seems inefficient, and the concurrency approach could lead to data races. Overall, while it uses advanced concepts, there’s sloppiness in execution, and I would not categorize it as professionally high-level code.

Thought for 26 seconds

Resposta

Что говорит код о квалификации автора

ОбластьЧто сделано хорошоЧто настораживает / можно улучшитьВывод
Алгоритмы и HPC-опыт* • Реализованы сразу три варианта сортировки — последовательный, TBB и MPI-распределённый. <br>• Применяется адаптивное пороговое переключение: для диапазонов ≥199 элементов вызывается parallel_invoke, для более коротких — рекурсия без параллелизма. <br>• В MPI-части используются передача кусков и многошаговое слияние (шаблон «hypercube merge-sort»), что нетривиально.* • Опорный элемент выбирается «середина диапазона» — для плохо упорядоченных данных может приводить к O(n²). <br>• Дедупликация pivot-значений реализована нестандартно («*left == *right && left != right»): непредсказуемо на повторяющихся значениях.У автора однозначно есть опыт с производительными алгоритмами и параллельными библиотеками.
Современный C++* • Используется <bit> и std::bit_width (C++20). <br>auto, std::iter_swap, <algorithm> — хорошее владение STL.* • Во многих местах отсутствует const-корректность и ссылки-на-константу. <br>• Магические числа 199, 200; битовые сдвиги вместо обычного умножения/деления снижают читабельность.Средний/старший уровень владения современным C++, но не «чистый» стиль.
Работа с итераторами* Аккуратное использование std::upper_bound, std::inplace_merge.* Автор трактует last как включительный итератор, тогда как STL ожидает [first, last) — это ломает семантику и может привести к выходу за границы (например, upper_bound(mid, last, …) читает элемент за последним).Это серьёзный стилевой (и потенциально логический) недочёт.
Безопасность и robustness* Есть валидационные методы ValidationImpl(), которые проверяют размеры.* Проверки минимальны, многие рантайм-ошибки (out-of-range, пересылка нулевых байтов, деление на ноль при chunk_count_ == 0) не перехватываются. <br>• Широкое использование reinterpret_cast к std::vector<double>* — достаточно «грязный» приём.Автор ориентирован на high-performance, но не на надёжность «production-grade».
Структура и API-дизайн* Код декомпозирован на классы …TaskSequential, …TaskMPI.* Интерфейс task_data непрозрачен; возвращаемые bool игнорируются вызывающей стороной; нет комментариев и документации.Конструктив, но есть признаки «исследовательского»/конкурсного кода.

Итоговая оценка

Автор явно силён в низкоуровневой оптимизации и параллельных вычислениях (TBB + MPI), владеет современными возможностями C++20 и не боится нетривиальных алгоритмов.
Однако стиль «system-level hacker»: приоритет быстродействию, а не безопасности и читабельности.
В крупной промышленной команде такой разработчик потребовал бы code-review для наведения порядка, но для задач HPC/соревновательного программирования он выглядит уверенным специалистом среднего-/старшего уровня.

Compartilhar esta Q&A