肖哥弹架构博客

`ForkJoinTask` 与工作窃取算法是 Java 并行计算的精髓，专为充分利用多核处理器而设计。这种算法通过将大型任务分解为小块，允许线程动态地“窃取”其他线程的任务来执行，从而实现工作负载的平衡。对于需要处理大量数据或执行复杂计算的开发者来说，理解这一算法的机制是提高程序性能的关键。它不仅简化了并行编程的复杂性，还极大地提升了计算效率，特别是在面对大规模并行处理任务时。

在探索数据的海洋中，搜索算法是指引我们找到目标的灯塔。从简单的线性搜索到高效的二分搜索，再到深度优先与广度优先的图搜索，每种算法都以其独特的方式优化着搜索过程。无论是在数组、树结构还是散列表中，正确的搜索算法能显著提升查找效率。本文将带你一探线性搜索、二分搜索、深度优先搜索、广度优先搜索、跳表搜索、B树搜索、散列搜索、分块查找、斐波那契搜索、指数搜索和插值搜索这11种常用搜索算法的奥秘，助你在数据结构与算法的世界中游刃有余。

排序算法是计算机科学中的基石，广泛应用于数据处理、搜索优化和日常业务逻辑中。冒泡排序以其简单性适用于教学和小数据集；选择排序则因其稳定性而受到青睐；插入排序效率高于几乎有序的数据。希尔排序通过优化插入排序提升性能，适用于中等规模数据集。归并排序以其稳定的时间复杂度和稳定性，成为合并操作的首选。快速排序以其分治策略和高效性成为处理大数据集的优选。堆排序则因其原地排序特性而广泛应用于资源受限环境。计数排序和基数排序专为特定数据范围设计，提供线性时间复杂度的解决方案。桶排序则适用于处理均匀分布的大数据集。这些算法