在Java中仍旧采用递归改进斐波那契数列

在Java中，我们可以使用`RecursiveTask`类来实现递归计算斐波那契数列，这是一种利用Fork/Join框架来进行并行计算的方法。`RecursiveTask`允许任务在其子任务完成后继续执行，适合于分治策略。然而，由于并发控制的问题[^1]，直接递归可能会导致线程安全问题，尤其是当涉及到共享状态时。

下面是一个使用`RecursiveTask`改进的斐波那契数列计算示例，其中我们添加了适当的同步机制（如`ReentrantLock`）以确保线程安全：

import java.util.concurrent.RecursiveTask;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class FibonacciTask extends RecursiveTask<Long> {
    private static final ReentrantLock lock = new ReentrantLock();
    private long fibNum;
    private int n;

    public FibonacciTask(int n) {
        this.n = n;
        if (n <= 1) {
            this.fibNum = n;
        }
    }

    @Override
    protected Long compute() {
        lock.lock(); // 获取锁
        try {
            if (n <= 1) {
                return fibNum;
            } else {
                long fibOfNMinus1 = new FibonacciTask(n - 1).compute();
                long fibOfNMinus2 = new FibonacciTask(n - 2).compute();
                long result = fibOfNMinus1 + fibOfNMinus2;
                fibNum = result; // 更新当前斐波那契数
                return result;
            }
        } finally {
            lock.unlock(); // 释放锁
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        new FibonacciTask(30).execute(); // 开始计算第30项斐波那契数
        long end = System.currentTimeMillis();
        System.out.println("Fibonacci number at index " + 30 + ": " + new FibonacciTask(30).get());
        System.out.println("Execution time: " + (end - start) + " ms");
    }
}

在这个例子中，每个`FibonacciTask`实例负责计算单个斐波那契数字，而任务之间的依赖关系通过`compute()`方法中的逻辑处理。`lock`确保了对`fibNum`的更新是线程安全的。