《表2 并行算法与串行算法运行时间比较》

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《一种曲线分割与化简的并行算法》

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为了进一步证明本方法加速的有效性以及对比在不同数据量下并行算法的执行效率有何不同，本文分别使用由10 000、50 000以及100 000个点组成的曲线进行分割化简，且在对比串行算法与并行算法时，不再去除数据读取和进程初始化的耗时，使对比结果更加符合实际的数据处理环境。如图5，当数据量为10 000个时，由于读取文件和初始化进程的耗时占总耗时比重较大，而实际运算耗时占总耗时的比重较小，效率提升并不明显；而当数据量增加为50 000个乃至100 000个后，实际运算耗时占总耗时的比重也随之提升，效率提升较为明显。这说明并行算法在化简大数据量的曲线时相比小数据量的曲线，在效率的提升方面更为可观，更适合应用于化简大数据量的曲线。