问我们能在java中加速CPU密集型任务吗？

EN

通过最终的合并，一个阶乘可以很容易地拆分成两个任务。这是某种map-reduce，如果你喜欢的话。

示例：

9! = (7*5*3*1) * (8*6*4*2)

所以你可以有两个任务。

这可以概括为任意数量的并行任务。

这个解决方案与Java无关，它是关于将“常规”解决方案转换为并行解决方案。

可以简单地向WolframAlpha提交一个查询，并在不到一秒的时间内(at least for 2,000!，甚至10,000,000,000!)返回一个近似答案，如果您只需要一个大阶乘的近似值，这可能就足够了。

这是你自己在维基百科上写的一篇关于challenges around calculating large factorials的文章，其中一些你已经发现了。

您真正想要做的是尝试减少需要完成的总工作量。要做到这一点，最简单的方法是将结果存储在表中，然后进行查找。包含所有这些值的表可能会非常大，但如果存储空间在您的情况下不是限制，那么这是一种方法。

简单地尝试将其并行化不会节省您的CPU (除非您正在计算一个近似值，而不是精确的数字)，因为您正在做相同数量的总工作，但将其分散开来。此外，并行化任何东西都会涉及一些开销(线程间/进程间通信，分布式内存，如果问题空间足够大，各种各样的事情)。将任何算法并行化是一大胜利的地方，是当你可以成功地将问题分成更小的块，并将这些块有效地分散开来，以便将时间...

chunks out

• out
• chunks
• results back
• combine

results

与系列产品相比，...is的成本更低(以时间、金钱、存储空间、电力或其他有限资源来衡量)，并且/或者它提供了一定的价值(时间、金钱、存储空间等。节省了)，从而有效地弥补了成本。