cuda中的二分查找

　　使用背景

通常，在做高性能计算时，我们需要随机的连接某些点。这些点都具有自己的度量值，显然，度量值越大的值随机到的概率就会越大。因此，采用加权值得方法：

void getdegreeSum(DG *g){memset(degreeSum,0,sizeof(uint)*MAXSIZE);uint i,last=0;for(i=0;i<(g->n);i++){degreeSum[i] = g->v[i].desum+last;last = degreeSum[i];}
}

这样degreeSum[]数组中存储的即是一个有序的数组，随机生成rand(max)，随机数所在的区域的下表就代表选取到的点。

　　传统的二分查找函数

传统的二分查找中，是指定元素，然后查找是否在其中，典型的算法如下：

int bsearchWithoutRecursion(int array[], int low, int high, int target)
{while(low <= high){int mid = (low + high)/2;if (array[mid] > target)high = mid - 1;else if (array[mid] < target)low = mid + 1;else //find the targetreturn mid;}//the array does not contain the targetreturn -1;
}

其中Low与high可以根据自己的需求，来定义

　　cuda中的二分查找应用

问题背景：

指定的一个有序数组，给定一个随机数，要查询随机数所在的区域，即大于前一个值，小于当前值，而当前值的下标，即使所需：

实现方式：

__inline__ __device__ int binarySearch(uint *arr,uint length,uint target){int left=0;int right = length-1;while(left < right){int middle = (left+right)/2;if((target >= arr[middle-1]) && (target < arr[middle])){    //while(rand > degreedis[j])return middle;}else{if(target > arr[middle])left = middle+1;elseright = middle-1;}}return left;
}

引用的时候，直接在__global__函数中使用即可，返回值即使要查询的下标。

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