Java并发与序列化实践

91、继续前面的练习，但改变Point的数据表示方式，使其将坐标存储在数组中。新版本尝试读取旧版本生成的文件时会发生什么？修复serialVersionUID后会怎样？假设要让新版本与旧版本兼容，应该怎么做？

• 当新版本尝试读取旧版本生成的文件时，如果未指定 serialVersionUID ，由于类实现改变，自动生成的 hash 码很可能改变，反序列化时若 UID 不匹配， readObject 方法会抛出 InvalidClassException 。
• 若指定了相同的 serialVersionUID ，反序列化会继续进行：
• 每个非瞬态实例变量若名称和类型匹配，会被设置为序列化状态中的值；
• 其他实例变量设为默认值；
• 序列化状态中不存在于要读取对象的内容会被忽略。
• 若要让新版本与旧版本兼容，可对旧版本的类运行 serialver 工具，将结果添加到新版本的类中。

92、在 Java 中，利用第 n 个斐波那契数是矩阵 F 的 n 次幂的左上角系数这一事实（其中矩阵 F = [[1, 1], [1, 0]]），使用 parallelPrefix 方法并行计算斐波那契数。具体步骤为：创建一个填充有 2×2 矩阵 F 的数组，定义一个带有乘法方法的 Matrix 类，使用 parallelSetAll 创建矩阵数组，并使用 parallelPrefix 将它们相乘，最后输出计算得到的斐波那契数。

以下是实现该功能的 Java 代码示例：

import java.util.Arrays;

// 定义 Matrix 类
class Matrix {
    int[][] data;

    public Matrix(int[][] data) {
        this.data = data;
    }

    // 矩阵乘法方法
    public Matrix multiply(Matrix other) {
        int[][] result = new int[2][2];
        for (int i = 0; i < 2; i++) {
            for (int j = 0; j < 2; j++) {
                for (int k = 0; k < 2; k++) {
                    result[i][j] += this.data[i][k] * other.data[k][j];
                }
            }
        }
        return new Matrix(result);
    }

    // 获取左上角元素
    public int getTopLeft() {
        return data[0][0];
    }
}

public class FibonacciParallel {
    public static void main(String[] args) {
        int n = 10; // 计算前 10 个斐波那契数
        Matrix[] matrices = new Matrix[n];

        // 使用 parallelSetAll 填充矩阵数组
        Arrays.parallelSetAll(matrices, i -> {
            int[][] data = {
  
  {1, 1}, {1, 0}};
            return new Matrix(data);
        });

        // 使用 parallelPrefix 进行矩阵相乘
        Arrays.parallelPrefix(matrices, (a, b) -> a.multiply(b));

        // 输出斐波那契数
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            System.out.println("第 " + (i + 1) + " 个斐波那契数: " + matrices[i].getTopLeft());
        }
    }
}

上述代码实现了使用 parallelPrefix 方法并行计算斐波那契数的功能。首先定义了 Matrix 类，包含矩阵乘法方法和获取左上角元素的方法。然后使用 parallelSetAll 填充矩阵数组，再使用 parallelPrefix 对矩阵数组进行并行相乘，最后输出计算得到的斐波那契数。

93、编写一个应用程序，让多个线程从一组文件中读取所有单词。使用 ConcurrentHashMap<String, Set<File>> 来跟踪每个单词出现在哪些文件中。使用 merge 方法来更新该映射。

以下是实现该需求的 Java 代码示例：

import java.io.BufferedReader;
import java.io.File;
import java.io.FileReader;
import java.io.IOException;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class WordFileTracker {
    public static void main(String[] args) {
        // 假设这里是文件集合
        List<File> files = Arrays.asList(new File("file1.txt"), new Fi