三种从一加到一亿的方法
1: 使用ForkJoin的准备工作：先创建一个类，继承RecursiveTask
public class ForkJoinTask extends RecursiveTask<Long> {
private long start;
private long end;
//阈值
private long tmp = 10000l;
public ForkJoinTask(Long start, Long end) {
this.start = start;
this.end = end;
}
@Override
protected Long compute() {
Long sum = 0l;
if((end - start) < tmp){
for(Long i = start; i <= end; i++){
sum += i;
}
return sum;
}else{
//大于1000的情况下，使用ForkJoin
Long middle = (end + start)/2;
ForkJoinTask task1 = new ForkJoinTask(0l,middle);
task1.fork();
ForkJoinTask task2 = new ForkJoinTask(middle,end);
task2.fork();
return task1.join()+task2.join();
}
}
}
2: 三种方法的具体测试代码
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.ForkJoinPool;
import java.util.stream.LongStream;
//三种方法来尝试从一加到100000000的速度
//理论上是 Stream>ForkJoin>直接+
//但是我的电脑测试不理想(Stream>直接加>ForkJoin）
public class ForkDemo1 {
public static void main(String[] args) throws ExecutionException, InterruptedException {
//1.用程序得到CPU核数
System.out.println(Runtime.getRuntime().availableProcessors());
//2.对方法的测试
// test1();
test2();
// test3();
}
//第一种：普通方法 ：经过试验：时间为451
public static void test1(){
long a = System.currentTimeMillis();
long sum = 0l;
for(long i = 0l; i < 10_0000_0000; i++){
sum += i;
}
long b = System.currentTimeMillis();
System.out.println("时间是: "+(b - a));
System.out.println(sum);
}
//第二种： 使用ForkJoin :经过试验，我的四核电脑使用这个方法所需要的时间极为长久都没有反应
public static void test2() throws ExecutionException, InterruptedException {
long a = System.currentTimeMillis();
//1.创建一个ForkJoinPool线程池
ForkJoinPool forkJoinPool = new ForkJoinPool();
//2.实例化所需要处理的任务
ForkJoinTask task = new ForkJoinTask(0l, 10_0000_0000l);
//3.利用池对任务进行处理
java.util.concurrent.ForkJoinTask<Long> submit = forkJoinPool.submit(task);
//4.得到处理的返回结果
Long sum = submit.get();
long b = System.currentTimeMillis();
System.out.println("时间是: "+(b - a));
System.out.println(sum);
}
//第三种: 使用 Stream并发流来对数据操作 ：经过试验：时间为351，比直接+的操作快
public static void test3(){
long a = System.currentTimeMillis();
//流式编程骚操作，里面的方法自己慢慢悟吧
long sum = LongStream.rangeClosed(0, 10_0000_0000l).parallel().reduce(0, Long::sum);
long b = System.currentTimeMillis();
System.out.println("时间是: "+(b - a));
System.out.println(sum);
}
}
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