并行与分布式算法是提升计算效率的关键技术，它们通过将计算任务分配给多个处理器或计算机节点来提高处理速度和资源利用率。这些技术在许多领域都有广泛的应用，如科学计算、大数据处理、人工智能等。
1. 并行算法：并行算法是指将一个复杂的计算任务分解为多个子任务，然后将这些子任务分配给多个处理器或计算机节点同时执行。这种算法可以显著提高计算速度，因为每个处理器都可以独立地执行自己的子任务，而不需要等待其他处理器完成。并行算法的主要优点是可以充分利用硬件资源，提高计算效率。常见的并行算法有Fortran、C++、Python等编程语言中的并行编程库，以及MapReduce、Spark等分布式计算框架。
2. 分布式算法：分布式算法是指将一个大的计算任务分解为多个小的任务，然后将这些小的任务分配给多个计算机节点同时执行。这种算法可以有效地利用网络带宽，实现大规模的数据处理和分析。分布式算法的主要优点是可以处理大规模数据，提高计算效率。常见的分布式算法有Hadoop、Spark、Flink等大数据处理框架。
并行与分布式算法的优势在于它们可以显著提高计算速度和资源利用率，降低计算成本。然而，并行与分布式算法也存在一定的局限性，如需要较高的硬件资源支持，对系统稳定性和容错性要求较高，以及可能增加系统的复杂性和管理难度。因此，在选择并行与分布式算法时，需要根据具体应用场景和需求进行权衡。
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