@tomasyang 这家估计分也蛮高的

嘉悦云上？

@Vraw5 +1

同 30 ，感觉也写不动了

行情不好，非战之罪也

有没有可能他知道这是怎么一回事呢？

反过来+1 ，特别是写 css 的时候，想把电脑砸了

以下回答来自 chatgpt, 供你参考。

针对这个场景，使用多线程并行处理 list 数据可以提高处理效率。你可以使用 Java 的线程池来实现多线程处理。Java 提供的线程池可以在多个线程之间共享一组线程，可以重复利用线程，减少线程创建和销毁的开销，从而提高效率。

在处理大量数据时，可以考虑使用分治思想，将数据分成若干份，分别交给不同的线程去处理，处理完成后再将结果合并。这样可以充分利用多核 CPU 的性能，提高并行处理的效率。

对于里面那层 for 循环的处理，你可以使用并行流来提高处理效率。Java 8 引入了 Stream API ，可以方便地进行并行处理。你可以使用 stream() 方法将结果列表转换成流，然后使用 parallel() 方法将流转换为并行流，最后使用 forEach() 方法对流进行处理。

List<List> resultLists = new ArrayList<>();
IntStream.range(0, list.size())
.parallel()
.forEach(i -> {
List resultList = HttpRequest.post(url).body(list.get(i));
resultLists.add(resultList);
});

List results = resultLists.stream()
.flatMap(List::stream)
.parallel()
.map(result -> {
var resultA = functionA(result);
var resultB = functionB(resultA);
var resultC = functionC(resultB);
return resultC;
})
.collect(Collectors.toList());
这里使用了 Java 8 的 Stream API ，通过并行处理来提高处理效率。第一个 forEach() 方法将结果列表转换成流，并行地处理列表中的每个元素，将结果添加到结果列表中。第二个流中的 flatMap() 方法将多个结果列表合并成一个流，然后并行地对每个结果进行处理，最后将结果收集到一个列表中。

自如的可以办

@defunct9 #20 被裁了就不能赚内推奖金了

跟我电脑的配置一模一样，当时官网买的 25K 现在用起来也没啥大毛病。

崩了，点不进去

@shyrock 还有些感冒药，没买到退烧药

@fareware 可能是运气或者无症状，这个病毒不是说身体好就能免疫

@cheese 有效是有效，但还是会反复发烧。

@bluehtt 做好准备吧，药物啥的😂

@goodryb 我意思是酒吧商场那种会摘下口罩的，要上班没办法不坐地铁

@optional 非鹅厂，那边公司还蛮多的呀

@hoopan 最近地铁确实很危险