JAVA7 的ForkJoin框架-学习笔记

本文介绍了一种利用ForkJoinPool和窃取算法实现任务分解与并行计算的方法。通过递归任务划分,将计算大任务分解为小任务,并行执行,最后汇总结果。示例代码展示了如何计算1到1000的和。

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摘抄

//使用双端队列 用来 实现 窃取算法,

//1. 继承RecursiveAction/RecursiveTask 实现相应的compute方法
//RecursiveAction:用于无返回结果的任务。实现 void compute()
//RecursiveTask : 有结果。实现<T>compute()

//2. ForkJoinPool 执行任务

//实现 1~1000 的和
public class MyTask extends RecursiveTask<Integer>{
    private static final int NUM = 10;  //超过两个就分割
    private int start;
    private int end;

    public MyTask(int start,int end){
        this.start = start;
        this.end = end;
    }

    protected Integer compute() {
        int sum = 0;
        if( end - start < NUM)
            for(int i =start; i<=end; ++i)
                sum += i;
        else {
            int mid = (start + end)/2;
            // 分解任务
            MyTask leftTask= new MyTask ();
            MyTask rightTask = new MyTask ();

            //小任务执行 task.fork()
            leftTask.fork();
            rightTask .fork();

            //拿到子任务结果 task.join()
            sum = leftTask.join() + rightTask .join();
        }

        return sum;
    }


    public static void main(String[] args) {
        //提交任务到ForkJoin框架
        new ForkJoinPool().invoke(new MyTask(1,1000));
    }
}
内容概要:本文深入解析了扣子COZE AI编程及其详细应用代码案例,旨在帮助读者理解新一代低门槛智能体开发范式。文章从五个维度展开:关键概念、核心技巧、典型应用场景、详细代码案例分析以及未来发展趋势。首先介绍了扣子COZE的核心概念,如Bot、Workflow、Plugin、Memory和Knowledge。接着分享了意图识别、函数调用链、动态Prompt、渐进式发布及监控可观测等核心技巧。然后列举了企业内部智能客服、电商导购助手、教育领域AI助教和金融行业合规质检等应用场景。最后,通过构建“会议纪要智能助手”的详细代码案例,展示了从需求描述、技术方案、Workflow节点拆解到调试与上线的全过程,并展望了多智能体协作、本地私有部署、Agent2Agent协议、边缘计算插件和实时RAG等未来发展方向。; 适合人群:对AI编程感兴趣的开发者,尤其是希望快速落地AI产品的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何使用扣子COZE构建生产级智能体;②掌握智能体实例、自动化流程、扩展能力和知识库的使用方法;③通过实际案例理解如何实现会议纪要智能助手的功能,包括触发器设置、下载节点、LLM节点Prompt设计、Code节点处理和邮件节点配置。; 阅读建议:本文不仅提供了理论知识,还包含了详细的代码案例,建议读者结合实际业务需求进行实践,逐步掌握扣子COZE的各项功能,并关注其未来的发展趋势。
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