我有很多作为位保存在long[]数组中的布尔结果。我有数百万个这样的结果（数百万个长整型）。
例如，如果我只有五个结果，我将拥有：
+----- condition 5 is true
|
|+---- condition 4 is false
||
||+--- condition 3 is true
|||
|||+-- condition 2 is true
||||
||||+- condition 1 is false
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我也有一些代表语句的树，例如：
condition1 AND (condition2 OR (condition3 AND condition 4))
这些树非常简单，但很长。它们基本上看起来像这样（下面是过度简化的示例，只是为了展示我所拥有的）：
class Node {
int operator();
List<Node> nodes;
int conditionNumber();
}
基本上，节点是叶子节点时，它具有条件数（与 long[] 数组中的一个匹配），或者节点不是叶子节点，因此引用了几个子节点。
这些节点简单而且可以表达复杂的布尔表达式。它很好地工作。
到目前为止一切正常，但我有一个问题：我需要评估大量的表达式，确定它们是真还是假。基本上，我需要为一项只能通过暴力计算解决的问题进行一些暴力计算。
因此，我需要遍历树并根据树和 long[] 的内容回答 true 或 false。
我需要优化的方法如下：
boolean solve( Node node, long[] trueorfalse ) {
...
}
在第一次调用中，node是根节点，然后，显然，子节点（递归地，该solve方法调用自身）。
我知道我只需要检查一些树（可能高达一百个左右），但要检查数百万的long[]，有什么步骤可以优化这个过程？
显而易见的递归解决方案传递了参数（（子）树和long[]），如果不将它作为参数传递，则可以摆脱long[]，但由于所有递归调用等，速度相当慢。 我需要检查使用哪个运算符（AND或OR或NOT等），并涉及大量if / else或switch语句。
我不想寻找另一个算法（没有），所以我不想从O（x）到O（y），其中y比x小。
我要寻找的是“乘x”的加速：如果我可以编写5倍速度更快的代码，那么我就可以获得5倍的速度提升，并且我会非常满意。
现在我唯一看到的增强措施--我认为与我现在拥有的东西相比，这将是一个巨大的“乘x”速度提升--是为每个树生成字节码，并将每个树的逻辑硬编码到类中。 这应该能很好地工作，因为我只会有一百个左右的树（但树不固定：我事先无法知道树的外观，否则手动硬编码每个树将变得微不足道）。
除了为每个树生成字节码之外，还有什么想法？
现在，如果我想尝试字节码生成路线，我应该怎么做呢？