如何将数学工作拆分为工作线程Java

我正在开发一个计算数字到幂的Java应用程序。我想利用我的四核计算机，因为此应用程序仅使用一个内核。我看过关于如何同步线程的不同教程，但我并不真正理解。我的代码如下：

public class Bignum{
public static void main(String[] args){
    Random generator = new Random();   
    long start = System.nanoTime();   
    Random generator1 = new Random();
for (long i=0; i<9000;i++){
    int power = generator1.nextInt (17) + 2;
    int power1 = generator1.nextInt (25) + 2;
    int power2 = generator1.nextInt (72) + 2;
    BigInteger num = BigInteger.valueOf (generator.nextInt (7895) + 1);
    BigInteger num1 = BigInteger.valueOf (generator.nextInt (1250) + 1);
    BigInteger num2 = BigInteger.valueOf (generator.nextInt (9765) + 1);
    BigInteger add = num.pow(power);
    BigInteger add1 = num1.pow(power1);
    BigInteger add2 = num2.pow(power2);
    BigInteger sum = add.add(add1);
}
}
}

因此，例如，我如何让一个线程执行此操作：

    int power = generator1.nextInt (17) + 2;
    int power1 = generator1.nextInt (25) + 2;
    int power2 = generator1.nextInt (72) + 2;

另一个这样做：

    BigInteger num = BigInteger.valueOf (generator.nextInt (7895) + 1);
    BigInteger num1 = BigInteger.valueOf (generator.nextInt (1250) + 1);
    BigInteger num2 = BigInteger.valueOf (generator.nextInt (9765) + 1);

另一个这个：

    BigInteger add = num.pow(power);
    BigInteger add1 = num1.pow(power1);
    BigInteger add2 = num2.pow(power2);

最后一个这样做：

    BigInteger sum = add.add(add1);

我该怎么做？另外，我怎么还能重复9000次呢？谢谢你的帮助。

在Java 8中，并行数学可以非常优雅。下面的代码利用了"+"操作是累加的事实，因此可以按任何顺序对值求和。

因此，下面的代码并行创建一个数字序列，并在单个线程中减少（求和）它们。

import java.math.BigInteger;
import java.util.Optional;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
import java.util.stream.IntStream;
import static java.math.BigInteger.valueOf;
import static java.util.concurrent.ThreadLocalRandom.current;
public class Bignum {
    public static void main(String[] args) {
        Optional<BigInteger> sum = IntStream.range(0, 9000)
            .parallel()       <-- this enables parallel execution
            .mapToObj(value -> {
                ThreadLocalRandom generator = current();
                int power = generator.nextInt(17) + 2;
                int power1 = generator.nextInt(25) + 2;
                int power2 = generator.nextInt(72) + 2;
                BigInteger num = valueOf(generator.nextInt(7895) + 1);
                BigInteger num1 = valueOf(generator.nextInt(1250) + 1);
                BigInteger num2 = valueOf(generator.nextInt(9765) + 1);
                BigInteger add = num.pow(power);
                BigInteger add1 = num1.pow(power1);
                BigInteger add2 = num2.pow(power2);
                return add.add(add1).add(add2);
            })
            .reduce(BigInteger::add);
        System.out.println(sum.get());
    }
}

所以我真的推荐这本书来开始使用Java多线程。这就像这些东西的圣经。

话虽如此，你将需要一个线程池来保存你的任务，你将需要创建一个"worker"类（它将成为线程）来处理它需要做的事情，并正确退出/返回它的值。

-制作你的线程池

ExecutorService executor = Executors.newFixedThreadPool(MAX_NUMBER_THREADS_AT_ONCE);

-让您的员工完成任务

public static class WorkerTask implements Runnable {
    //member vars if you need em
    WorkerTask() {
        //initialize member vars if you need to
    }
    @Override
    public void run() {
            //do your work here 
    }
}

-像这样将任务添加到线程池中：

for( each task you need ){
        Runnable worker = new WorkerTask( constructor params );
        executor.execute(worker);
    }

最后，这留下了两个问题：

我如何等待他们完成？

如何从线程返回值？

事实是，这两个问题都有一堆方法可以解决，这些方法可能特定于您的问题，但我认为在这种情况下，您可以做一些简单的事情。我推荐一个全局静态类变量，它将具有全局范围并且能够被所有线程访问。在这里要小心，不要编辑与其他线程相同的值，因此请使用类似 ConcurrentHashMap 的东西，当线程有其答案时，只需将线程 ID 及其答案添加到哈希映射中即可。例如： concurrentMap.add（threadId， value）;

要等到所有任务都完成，我通常会做这样的事情：

executor.shutdown();  //signal that you want to shutdown executor
while(!executor.isTerminated()){
        Thread.sleep(10000);  //wait ten seconds
        System.out.println("Waiting 10 seconds");
}
// now finally traverse your value map and output your answers

我更喜欢使用队列进行线程输入和输出，只需查看文档中的示例：http://download.java.net/jdk7/archive/b123/docs/api/java/util/concurrent/BlockingQueue.html

一般来说，首先使用线程有 2.5 个原因：

在多 CPU 系统中
处理IO（显示器，鼠标，键盘，套接字，读/写文件等）时
对于计时器

假设你没有做IO并且不需要计时器，拥有比系统CPU更多的线程会减慢你的速度wwwwwwn

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