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我们将用 Java 实现用于各种统计分析的软件。主要概念是获取图形上的点数组，然后遍历它并找到一些结果(例如寻找最长的上升序列和各种指标)。
问题:大量数据
问题 2:还必须在客户端的 PC 上工作，而不仅仅是服务器(无法进行特定的服务器调整)
部分解决方案:在后台进行计算，让用户盯着空屏幕等待结果:(
问题:有没有办法使用并行提高计算本身的性能(大量迭代)？如果是这样，请提供文章、示例以及此处可用的任何内容的链接...
最佳答案
使用并行处理的要点是存在大量数据或大型计算，可以在没有彼此的情况下执行。例如，您可以通过将其拆分为 1..1000、1001..2000、2001..3000 等部分来计算具有多个线程的 10000 的阶乘，处理每个部分，然后使用 * 累加结果。 .另一方面，你不能拆分计算大斐波那契数的任务，因为后面的依赖于前面的。
同样适用于大量数据。如果您已经收集了点数组并想要找到一些具体点(比某个常数更大，最大)或者只是收集统计信息(坐标总和，出现次数)，请使用并行计算。如果您需要收集“持续”信息(最长的上升序列)……好吧，这仍然是可能的，但要困难得多。
服务器和客户端 PC 的区别在于，客户端 PC 的内核不多，单核并行计算只会降低性能，不会提高。因此，不要创建比用户 PC 内核数量更多的线程(计算集群也是如此:不要将任务拆分为比集群中计算机数量更多的子任务)。
Hadoop's MapReduce 允许您高效地创建并行计算。您还可以搜索允许并行评估的更具体的 Java 库。例如，Parallel Colt实现了处理大矩阵的高性能并发算法，并且有很多这样的库用于许多数据表示。
关于java - 我应该在统计计算中考虑并行性吗？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/4359734/
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