主题：【求助】：请教信息技术方面的大牛有关多线程的问题 -- newtime

对于超大规模稀疏矩阵的并行计算，可以只存储非零元素，用链表或者哈希结构压缩存储。缺点是会增加每次有效操作的读取次数，但对于超大规模稀疏矩阵，绝大部分元素都是0，这种情况下，用链表遍历的读取次数要远小于数组遍历。

另一方面，缓存与内存存在特殊的映射关系，缓存中的内容对应内存的某个区域，只要你的读取操作都集中在这个区域内，缓存更新频率低，影响也很小，忌讳的是在读取过程中坐标乱跳，这样缓存需要经常更新。你在编程过程中，可以将数组遍历过程与缓存大小相结合，采用中间变量和特殊算法，提高效率。

当年缓存只有64K的时代，内存才几兆的时代，这种小技法是很多的，只是现在动辄8M缓存，几十G内存，大家反而少用了这些优化技术了。