DAS_2023_1/martysheva_tamara_lab_6/README.md

99 lines
4.6 KiB
Markdown
Raw Normal View History

2023-12-21 20:50:48 +04:00
# Лабораторная работа №6 - Параллельный поиск значения детерминанта матрицы
**Кратко**: реализовать нахождение детерминанта квадратной матрицы.
**Подробно**: в лабораторной работе требуется сделать два алгоритма: обычный и параллельный. В параллельном алгоритме предусмотреть ручное задание количества потоков, каждый из которых будет выполнять нахождение отдельной группы множителей.
***
## *Ход работы:*
### Обычный алгоритм SequentialDeterminant:
```
public static int SequentialDeterminant(int[][] matrix, int size) {
if (size == 1) {
return matrix[0][0];
}
else if (size == 2) {
return matrix[0][0] * matrix[1][1] - matrix[0][1] * matrix[1][0];
}
else {
int det = 0;
for (int i = 0; i < size; i++) {
var submatrix = Submatrix(matrix, i);
det += Math.pow(-1, i) * matrix[0][i] * SequentialDeterminant(submatrix, submatrix.length);
}
return det;
}
}
```
Если матрица имеет размер более 2х2, то вычисление определителя происходит с рекурсивным вызовом с использованием миноров:
```
private static int[][] Submatrix(int[][] matrix, int excludeCol) {
int size = matrix.length - 1;
int[][] submatrix = new int[size][size];
int rowIndex = 0;
for (int i = 0; i < matrix.length; i++) {
if (i == 0) {
continue;
}
int colIndex = 0;
for (int j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
if (j == excludeCol) {
continue;
}
submatrix[rowIndex][colIndex] = matrix[i][j];
colIndex++;
}
rowIndex++;
}
return submatrix;
}
```
Метод создает подматрицу матрицы, исключая указанный столбец.
### Параллельный алгоритм ParallelDeterminant:
```
public static int ParallelDeterminant(int[][] matrix, int size, int threads) {
if (size == 1) {
return matrix[0][0];
}
else if (size == 2) {
return matrix[0][0] * matrix[1][1] - matrix[0][1] * matrix[1][0];
}
else {
int det = 0;
ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(threads);
List<Callable<Integer>> tasks = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < size; i++) {
var submatrix = Submatrix(matrix, i);
int finalI = i;
tasks.add(() -> (int) Math.pow(-1, finalI) * matrix[0][finalI] * SequentialDeterminant(submatrix, submatrix.length));
}
try {
List<Future<Integer>> futures = executor.invokeAll(tasks);
for (Future<Integer> future : futures) {
det += future.get();
}
} catch (InterruptedException | ExecutionException e) {
e.printStackTrace();
return -1;
} finally {
executor.shutdown();
}
return det;
}
}
```
Создается исполнительский сервис (ExecutorService) с фиксированным числом потоков. Создается список задач (tasks), где каждая задача представляет собой вычисление минора для соответствующего столбца.
После запуска задач в пуле потоков, ожидаем завершения выполнения. Далее формируется конечный результат.
### Результат
_На больших матрицах алгоритм работает очень долго_*
![](images/result.jpg "")
* На матрице 6x6 последовательный алгоритм справился намного быстрее параллельного.
* На матрице 9x9 уже параллельный алгоритм справляется быстрее.
* На матрице 12x12 параллельный алгоритм тоже лидирует.