为什么并行范围处理比基于未来的并行处理花费更多的时间(N-queens示例)？

并行范围处理比基于未来的并行处理花费更多时间的原因是因为并行范围处理需要在每个处理器上进行通信和同步操作，而基于未来的并行处理可以更好地利用处理器的计算能力。

在N-queens问题的示例中，N-queens问题是一个经典的回溯算法问题，目标是在一个N×N的棋盘上放置N个皇后，使得它们互相之间不能攻击到对方。并行处理可以加快解决这个问题的速度。

在并行范围处理中，将问题分解为多个子问题，每个处理器负责解决其中的一个子问题。然后，处理器之间需要进行通信和同步，以确保每个处理器都得到正确的结果。这种通信和同步操作会引入额外的开销，导致花费更多的时间。

而基于未来的并行处理则更加灵活。它通过将任务分解为更小的子任务，并将这些子任务分配给处理器进行并行计算。每个处理器可以根据需要自行选择下一个要执行的任务，而不需要进行频繁的通信和同步。这种方式可以更好地利用处理器的计算能力，提高并行处理的效率。

总结起来，尽管并行范围处理在某些情况下可能会更容易实现，但由于通信和同步的开销，它往往比基于未来的并行处理花费更多的时间。基于未来的并行处理可以更好地利用处理器的计算能力，提高并行处理的效率。