@Title:

@File: pnatte02

@Participants: ANT, António, (man, B, 3, university assistant, teacher, Algerie/Lisbon), MST, Student, (man, x, 3, student, student, x), FST, Student (woman, x, 3, student, student, x)

@Date: 26 /11 /2001

@Place: University of Lisbon (Faculty of Sciences)

@Situation: lesson

@Topic: exemplos de programas paralelos -algoritmos de ordenação

@Source:

@Class: formal, teaching, monologue, dialogue

@Length: 17'54"

@Words: 3.200

@Acoustic_quality: A

@Transcriber: Sandra Pereira

@Revisor: Rita Veloso

@Comments: the participant (ANT) came from Algerie with 5 years old.

*ANT: &nó / nós temos vários números / não é / e portanto o &com / o / o / a ideia &co / como se faz é / existe um &com / os números vão sendo passados em / em conduta através dos processos / e cada processo vai recebendo os números / e compara com o seu número com o número que tem // se não tem número nenhum guarda / não é / e não passa para o seguinte / e vou / e vai recebendo números sempre assim em conduta // e se tem / se o número que recebe é maior do que aquele número que ele tem / passa o número que tem para o seguinte / e fica com o número maior // se o número que recebe é menor do que aquele que ele tem / passa para o seguinte // portanto / vai ficando sempre com o maior // e vai fazendo sempre isso // portanto / quando chegamos ao fim / os números acabam por ficar todos ordenados // okay / é / é como se / é &insert / é tipo insertion source porque era a mesma coisa que nós temos uma lista / agarrarmos num número e ir / vermos onde é que vamos inserir naquela posição da lista // certo / só que isto na prática / ao fazer em conduta a coisa funciona de uma maneira mais directa / mais linear // isto da complexidade dos algoritmos de &ord / de ordenação / isto é / é teoria // portanto &co / existem fulanos que estudam estes algoritmos e / portanto / que dizem qual é que é a complexidade dos algoritmos / e o que eles dizem é que / &eh / a complexidade das versões sequenciais do quicksort e do mergesort é aquela / o é / é / o de ene de log / ene de log // e eles dizem que / este é o limite considerado óptimo para qualquer algoritmo sequencial // portanto / é / é / está relacionado com o logaritmo na base ene / portanto nitidamente tem aqui a ver com coisas tipo em árvore / que eles conseguem / portanto é / temos ene processadores e dividir aquilo por passos / e tentar paralelizar algumas coisas // quer dizer / &eh / usar versões como se fosse para / &co / como se conseguisse subdividir o trabalho em várias / em várias / &eh / em várias estruturas diferentes &pa / para conseguir ir resolvendo / de uma forma mais rápida // obviamente se a gente &cons / se aquele é o limite óptimo &nu / numa execução sequencial / ene log de ene / se a gente dividir aquilo por ene processadores / então vamos ficar com &u / uma complexidade só na ordem do / do logaritmo de ene // estamos a ir / a dividir por ene / portanto paralelizamos / paralelizamos &d / todo aquele ene que aparece / inicial desaparece porque estamos a dividir por ene // mas é claro que isto é uma coisa / pronto isto é só na teoria / isto seria o resultado óptimo / mas pronto a gente sabe depois na prática / quando se paraleliza / depois há ene / ene factores que têm que ser / que têm que ser tomados em consideração e portanto / na prática nunca se consegue um speed up perfeito / uma aceleração perfeita porque há sempre pequenas partes que têm que ser executadas em série // portanto não se consegue dividir exactamente uma determinada computação por todos os processadores / e na prática aquele logaritmo de ene é apenas um / um objectivo um bocado / &eh / é ideal // não / não quer dizer que se consiga na prática // nalguns casos se uma pessoa utilizar mais do que ene processadores quando faz / quando / quando faz / &eh / a paralelização de um algoritmo sequencial / então aí