import java.util.concurrent.ExecutorService; import java.util.concurrent.Executors; public class ParallelDemo { public static void main(String[] args) { int[] data = new int[1000000]; for (int i = 0; i < data.length; i++) { data[i] = i; } long startTime = System.currentTimeMillis(); // 通过线程池并行计算 ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4); final int[] sum = {0}; for (int i = 0; i < 4; i++) { final int start = i * (data.length / 4); final int end = (i + 1) * (data.length / 4); executorService.execute(new Runnable() { public void run() { int localSum = 0; for (int j = start; j < end; j++) { localSum += data[j]; } synchronized (ParallelDemo.class) { sum[0] += localSum; } } }); } executorService.shutdown(); while (!executorService.isTerminated()) {} long endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("并行计算结果：" + sum[0]); System.out.println("并行计算耗时：" + (endTime - startTime) + "ms"); startTime = System.currentTimeMillis(); // 通过单线程串行计算 sum[0] = 0; for (int i = 0; i < data.length; i++) { sum[0] += data[i]; } endTime = System.currentTimeMillis(); System.out.println("串行计算结果：" + sum[0]); System.out.println("串行计算耗时：" + (endTime - startTime) + "ms"); } } 对这个代码进行注释

这是一个 Java 代码示例，演示了如何通过线程池并行计算数组的总和，以及通过单线程串行计算数组的总和，并比较两种方式的耗时。以下是对代码的注释：

import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;

public class ParallelDemo {

    public static void main(String[] args) {
        int[] data = new int[1000000]; // 创建一个包含 1000000 个元素的数组
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            data[i] = i; // 对数组进行初始化，每个元素的值为它的下标
        }

        long startTime = System.currentTimeMillis();

        // 通过线程池并行计算
        ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(4); // 创建一个固定大小为 4 的线程池
        final int[] sum = {0}; // 创建一个只包含一个元素的数组，用于保存计算结果
        for (int i = 0; i < 4; i++) { // 将数组分成 4 个部分，每个部分由一个线程计算
            final int start = i * (data.length / 4); // 计算当前部分的起始下标
            final int end = (i + 1) * (data.length / 4); // 计算当前部分的结束下标
            executorService.execute(new Runnable() {
                public void run() {
                    int localSum = 0; // 创建一个局部变量，用于保存当前线程计算的总和
                    for (int j = start; j < end; j++) {
                        localSum += data[j]; // 计算当前部分的总和
                    }
                    synchronized (ParallelDemo.class) { // 使用类对象作为锁，确保共享变量的正确性
                        sum[0] += localSum; // 将当前部分的总和加到共享变量中
                    }
                }
            });
        }
        executorService.shutdown(); // 关闭线程池
        while (!executorService.isTerminated()) {} // 等待所有线程执行完毕

        long endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("并行计算结果：" + sum[0]); // 输出并行计算的结果
        System.out.println("并行计算耗时：" + (endTime - startTime) + "ms"); // 输出并行计算的耗时

        startTime = System.currentTimeMillis();

        // 通过单线程串行计算
        sum[0] = 0; // 将共享变量清零
        for (int i = 0; i < data.length; i++) {
            sum[0] += data[i]; // 计算数组的总和
        }

        endTime = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("串行计算结果：" + sum[0]); // 输出串行计算的结果
        System.out.println("串行计算耗时：" + (endTime - startTime) + "ms"); // 输出串行计算的耗时
    }
}