java 函数式编程支持并行计算，通过 stream api 分解任务，并行执行。java 8 提供了并行流，允许操作在多个线程上并行执行：使用 parallel() 方法创建并行流。执行并行操作，例如使用 foreach() 遍历。实战应用：使用并行流并行计算整数列表元素和。
Java 函数式编程并行计算的原理
函数式编程为并行计算提供了独特的优势，因为它允许将任务分解成独立的函数，这些函数可以在不同的核心或处理器上并行执行。Java 8 通过引入 Stream API 提供了对函数式编程的支持，使开发人员能够轻松编写并行代码。
并行计算的基础
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并行计算涉及在多个处理器上同时执行任务的计算机技术。任务被分解成更小的子任务，每个子任务都分配给一个不同的处理器。通过并行执行这些子任务，我们可以显著缩短程序的总执行时间。
Java Stream API
Java Stream API 提供了一组操作，使我们能够对数据集合进行并行操作。流是一种元素序列，它支持各种操作，例如过滤、映射和归约。Stream API 的关键是并行流，它允许在多个线程上并行执行操作。
并行流的创建
本文档主要讲述的是OpenMP并行程序设计；OpenMP是一个编译器指令和库函数的集合，主要是为共享式存储计算机上的并行程序设计使用的。目前支持OpenMP的语言主要有Fortran，C/C++。 OpenMP在并行执行程序时，采用的是fork/join式并行模式，共享存储式并行程序就是使用fork/join式并行的。希望本文档会给有需要的朋友带来帮助；感兴趣的朋友可以过来看看
为了创建并行流，可以使用parallel()方法。这个方法返回一个并行流，它将并行执行随后的操作：
Listnumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); IntStream parallelStream = numbers.parallelStream();
并行操作
一旦创建了并行流，就可以对其执行各种并行操作。例如，我们可以使用forEach()方法并行执行一个操作：
parallelStream.forEach(System.out::println);
实战案例
考虑一个计算给定整数列表中元素和的程序。我们可以使用并行流来显著加快此过程：
Listnumbers = Arrays.asList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10); int sum = numbers.stream() .parallel() .mapToInt(Integer::intValue) .sum();
在这个例子中，流首先被转换为一个 IntStream，然后使用mapToInt()方法将每个元素转换为 int。接下来，sum()方法用于并行计算流中元素的总和。
结论
通过利用 Stream API 的并行功能，我们可以很容易地利用 Java 中函数式编程的优势来编写高效的并行代码。这对于处理大型数据集或需要高性能计算的应用程序非常有用。
