無論輪流執行與否（並行），你都需要相同的工時完成任務，同時需要執行相同工作量。

但是，在這種情境下，如果你可以邀請8位前收銀員/廚師（現在是清潔工）來幫忙，每個人（加上你）負責房子的某個區域，這樣你就可以 **平行** 地更快完成工作。

在這個場景中，每個清潔工（包括你）都是一個處理器，完成工作的一部分。

由於大多數的執行時間都花在實際的工作上（而不是等待），而電腦中的工作由 <abbr title="Central Processing Unit - 中央處理器">CPU</abbr> 完成，因此這些問題被稱為「CPU 密集型」。

---

常見的 CPU 密集型操作範例包括那些需要進行複雜數學計算的任務。

例如：

* **音訊**或**圖像處理**；
* **電腦視覺**：一張圖片由數百萬個像素組成，每個像素有 3 個值/顏色，處理這些像素通常需要同時進行大量計算；

但在这种情况下，如果你能带上 8 名前收银员/厨师，现在是清洁工一起清扫，他们中的每一个人（加上你）都能占据房子的一个区域来清扫，你就可以在额外的帮助下并行的更快地完成所有工作。

在这个场景中，每个清洁工（包括你）都将是一个处理器，完成这个工作的一部分。

由于大多数执行时间是由实际工作（而不是等待）占用的，并且计算机中的工作是由 <abbr title="Central Processing Unit - 中央处理器">CPU</abbr> 完成的，所以他们称这些问题为"CPU 密集型"。

---

CPU 密集型操作的常见示例是需要复杂的数学处理。

例如：

* **音频**或**图像**处理；
* **计算机视觉**: 一幅图像由数百万像素组成，每个像素有3种颜色值，处理通常需要同时对这些像素进行计算；

Y como la mayor parte del tiempo de ejecución se dedica al trabajo real (en lugar de esperar), y el trabajo en una computadora lo realiza una <abbr title="Central Processing Unit - Unidad Central de Procesamiento">CPU</abbr>, llaman a estos problemas "CPU bound".

---

Ejemplos comunes de operaciones limitadas por la CPU son cosas que requieren procesamiento matemático complejo.

Por ejemplo:

		return httpsScheme
	}
	return httpScheme
}

// getObjectLocation gets the fully qualified URL of an object.
func getObjectLocation(r *http.Request, domains []string, bucket, object string) string {
	// unit tests do not have host set.
	if r.Host == "" {
		return path.Clean(r.URL.Path)
	}
	proto := handlers.GetSourceScheme(r)
	if proto == "" {
		proto = getURLScheme(globalIsTLS)
	}
	u := &url.URL{

(ce.cssNumber[t]||"px"!==l&&+u)&&Y.exec(ce.css(e,t));if(c&&c[3]!==l){u/=2,l=l||c[3],c=+u||1;while(a--)ce.style(e,t,c+l),(1-o)*(1-(o=s()/u||.5))<=0&&(a=0),c/=o;c*=2,ce.style(e,t,c+l),n=n||[]}return n&&(c=+c||+u||0,i=n[1]?c+(n[1]+1)*n[2]:+n[2],r&&(r.unit=l,r.start=c,r.end=i)),i}var ne={};function re(e,t){for(var n,r,i,o,a,s,u,l=[],c=0,f=e.length;c<f;c++)(r=e[c]).style&&(n=r.style.display,t?("none"===n&&(l[c]=_.get(r,"display")||null,l[c]||(r.style.display="")),""===r.style.display&&ee(r)&&(l[c]=(u=a=o=void...

   */
  public <E extends T> List<E> greatestOf(Iterable<E> iterable, int k) {
    // TODO(kevinb): see if delegation is hurting performance noticeably
    // TODO(kevinb): if we change this implementation, add full unit tests.
    return this.<E>reverse().leastOf(iterable, k);
  }

  /**
   * Returns the {@code k} greatest elements from the given iterator according to this ordering, in

import java.util.RandomAccess;
import junit.framework.TestCase;
import org.jspecify.annotations.NonNull;
import org.jspecify.annotations.NullMarked;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/**
 * Unit tests for {@code Ordering}.
 *
 * @author Jesse Wilson
 */
@GwtCompatible
@NullMarked
public class OrderingTest extends TestCase {
  // TODO(cpovirk): some of these are inexplicably slow (20-30s) under GWT

import java.util.RandomAccess;
import junit.framework.TestCase;
import org.jspecify.annotations.NonNull;
import org.jspecify.annotations.NullMarked;
import org.jspecify.annotations.Nullable;

/**
 * Unit tests for {@code Ordering}.
 *
 * @author Jesse Wilson
 */
@GwtCompatible
@NullMarked
public class OrderingTest extends TestCase {
  // TODO(cpovirk): some of these are inexplicably slow (20-30s) under GWT

Und da die meiste Ausführungszeit durch tatsächliche Arbeit (anstatt durch Warten) in Anspruch genommen wird und die Arbeit in einem Computer von einer <abbr title="Central Processing Unit - Zentrale Recheneinheit">CPU</abbr> erledigt wird, werden diese Probleme als „CPU-lastig“ („CPU bound“) bezeichnet.

---

          call: Call,
          e: IOException,
        ) {
          fail("")
        }

        override fun onResponse(
          call: Call,
          response: Response,
        ): Unit = throw IOException("a")
      },
    )
    assertThat(testLogHandler.take())
      .isEqualTo("INFO: Callback failure for call to " + server.url("/") + "...")
  }

  @Test
  fun connectionPooling() {