Java函数式编程的并行计算与多线程比较

在 java 中，函数式编程通过并发流实现并行计算，而多线程则通过显式线程创建实现。 并行计算用于操作大数据集，具有高并发性和自动同步，性能较高，适用于任务特定的并行计算。 多线程用于管理单个任务，并发性低，需要手动同步，性能依赖于具体任务。

Java 函数式编程的并行计算与多线程比较

函数式编程通过使用不可变数据和纯粹函数来强调代码的简洁性和可维护性。Java 8 引入了 Lambda 表达式和流 API，使函数式编程成为现实。

并行计算

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Java 为并行计算提供了以下工具：

• 并行流（ParallelStream）: 用于批量处理大数据集。
• Fork/Join 框架: 用于并行计算分解的任务。
• 并发库: 用于创建和管理线程。

多线程

多线程允许一个程序并发执行多个任务。在 Java 中，可以使用以下类实现多线程：

PHP的使用技巧集

PHP 独特的语法混合了 C、Java、Perl 以及 PHP 自创新的语法。它可以比 CGI或者Perl更快速的执行动态网页。用PHP做出的动态页面与其他的编程语言相比，PHP是将程序嵌入到HTML文档中去执行，执行效率比完全生成HTML标记的CGI要高许多。下面介绍了十个PHP高级应用技巧。 1, 使用 ip2long() 和 long2ip() 函数来把 IP 地址转化成整型存储到数据库里

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• Thread: 表示一个线程。
• Runnable: 定义要由线程执行的代码。

比较

并行计算和多线程在某些方面存在相似之处，但也有明显的区别：

实战案例

假设我们有一个包含 100 万个元素的大列表，我们需要计算每个元素的平方。

并行计算：

List numbers = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    numbers.add(i);
}

long startTime = System.currentTimeMillis();
List squares = numbers.parallelStream()
    .map(n -> n * n)
    .collect(Collectors.toList());
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Parallel processing took: " + (endTime - startTime) + " ms");

多线程：

List numbers = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
    numbers.add(i);
}

long startTime = System.currentTimeMillis();
List squares = new ArrayList<>();
int numThreads = 4;
Thread[] threads = new Thread[numThreads];
for (int i = 0; i < numThreads; i++) {
    threads[i] = new Thread(() -> {
        List partialSquares = new ArrayList<>();
        for (int j = i; j < numbers.size(); j += numThreads) {
            partialSquares.add(numbers.get(j) * numbers.get(j));
        }
        synchronized (squares) {
            squares.addAll(partialSquares);
        }
    });
}
for (Thread thread : threads) {
    thread.start();
}
for (Thread thread : threads) {
    thread.join();
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("Multi-threaded processing took: " + (endTime - startTime) + " ms");

在这种情况下，并行处理比多线程处理要快得多，因为流 API 能够高效地并行处理大数据集。