内可以数完。这叫单线程密集计算。 2、如果N个人一起数，每人平分，分头同时数，最后汇总总数，所用时间基本上是第一种情况的1/N， 参与的人越多，所需时间就越少，TPS就越高。这叫并行计算和MapReduce。 3、如果N个人一起数，但由于这N个人互相不信任，得彼此盯着，首先抽签选一个人，这个人捡出一叠 钱（比如一万块一叠）数一遍，打上封条，签名盖章，然后给另外几个人一起同时重新数一遍，数好的

内可以数完。这叫单线程密集计算。 2、如果N个人一起数，每人平分，分头同时数，最后汇总总数，所用时间基本上是第一种情况的1/N， 参与的人越多，所需时间就越少，TPS就越高。这叫并行计算和MapReduce。 848 Chapter 27. 深 深 深入 入 入浅 浅 浅出 出 出FISCO BCOS FISCO BCOS Documentation, 发 发 发布 布 布 v2.7.2

内可以数完。这叫单线程密集计算。 2、如果N个人一起数，每人平分，分头同时数，最后汇总总数，所用时间基本上是第一种情况的1/N， 参与的人越多，所需时间就越少，TPS就越高。这叫并行计算和MapReduce。 3、如果N个人一起数，但由于这N个人互相不信任，得彼此盯着，首先抽签选一个人，这个人捡出一叠 钱（比如一万块一叠）数一遍，打上封条，签名盖章，然后给另外几个人一起同时重新数一遍，数好的

内可以数完。这叫单线程密集计算。 2、如果N个人一起数，每人平分，分头同时数，最后汇总总数，所用时间基本上是第一种情况的1/N， 参与的人越多，所需时间就越少，TPS就越高。这叫并行计算和MapReduce。 3、如果N个人一起数，但由于这N个人互相不信任，得彼此盯着，首先抽签选一个人，这个人捡出一叠 钱（比如一万块一叠）数一遍，打上封条，签名盖章，然后给另外几个人一起同时重新数一遍，数好的

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以数完。 这叫单线程密集计算。 2、如果N个人一起数，每人平分，分头同时数，最后汇总总数，所用时间基 本上是第一种情况的1/N，参与的人越多，所需时间就越少，TPS就越高。这 叫并行计算和MapReduce。 3、如果N个人一起数，但由于这N个人互相不信任，得彼此盯着，首先抽签 选一个人，这个人捡出一叠钱（比如一万块一叠）数一遍，打上封条，签名 盖章，然后给另外几个人一起同时重新数一遍，数好的人都签名盖章，这叠

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