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.

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    assertFalse(entrySet.contains("foo"));
  }

  /**
   * Override this to check invariants which should hold true for a particular implementation, but
   * which are not generally applicable to every instance of Map.
   *
   * @param map the map whose additional invariants to check.
   */
  protected void assertMoreInvariants(Map<K, V> map) {}

  public void testClear() {

无论是否轮流执行（并发），都需要相同的时间来完成，而你也会完成相同的工作量。

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（包括您）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">CPU</abbr> 完成的，所以他们称这些问题为"CPU 密集型"。

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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；

* fix device name change issue for azure disk: add remount logic ([#57953](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/57953), [@andyzhangx](https://github.com/andyzhangx))
* falls back to parse Docker runtime version as generic if not semver ([#54040](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/54040), [@dixudx](https://github.com/dixudx))

   *         .buildOrThrow();
   * }</pre>
   *
   * <p>For <i>small</i> immutable maps, the {@code ImmutableMap.of()} methods are even more
   * convenient.
   *
   * <p>By default, a {@code Builder} will generate maps that iterate over entries in the order they
   * were inserted into the builder, equivalently to {@code LinkedHashMap}. For example, in the

   *         .buildOrThrow();
   * }</pre>
   *
   * <p>For <i>small</i> immutable maps, the {@code ImmutableMap.of()} methods are even more
   * convenient.
   *
   * <p>By default, a {@code Builder} will generate maps that iterate over entries in the order they
   * were inserted into the builder, equivalently to {@code LinkedHashMap}. For example, in the

## Changes since v1.3.0-alpha.5

### Action Required

* Fixing logic to generate ExternalHost in genericapiserver ([#26796](https://github.com/kubernetes/kubernetes/pull/26796), [@nikhiljindal](https://github.com/nikhiljindal))

   * more correctly classifies {@code "::"} and {@code "::1"} as proper IPv6 addresses (which they
   * are), NOT IPv4 compatible addresses (which they are generally NOT considered to be).
   *
   * @param ip {@link Inet6Address} to be examined for embedded IPv4 compatible address format
   * @return {@code true} if the argument is a valid "compat" address
   */

이 시나리오에서, (당신을 포함한) 각각의 청소부들은 프로세서가 될 것이고, 각자의 역할을 수행합니다.

실행 시간의 대부분이 대기가 아닌 실제 작업에 소요되고, 컴퓨터에서 작업은 <abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>에서 이루어지므로, 이러한 문제를 "CPU에 묶였"다고 합니다.

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CPU에 묶인 연산에 관한 흔한 예시는 복잡한 수학 처리를 필요로 하는 경우입니다.

예를 들어:

* **오디오** 또는 **이미지** 처리.

このシナリオでは、清掃員 (あなたを含む) のそれぞれがプロセッサとなり、それぞれの役割を果たします。

また、実行時間のほとんどは (待機ではなく) 実際の作業に費やされ、コンピュータでの作業は<abbr title="Central Processing Unit">CPU</abbr>によって行われます。これらの問題は「CPUバウンド」と言います。

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CPUバウンド操作の一般的な例は、複雑な数学処理が必要なものです。

例えば:

* **オーディオ** や **画像処理**。