在实现决策树算法的Java代码中，可以采用以下一些技巧来优化代码性能和可读性：
使用递归算法：决策树的构建和预测过程可以使用递归算法实现，这样可以简化代码逻辑并提高代码的可读性。
使用数据结构：合理选择数据结构来存储决策树节点和数据集，例如使用Map来表示属性和属性值的映射关系，使用List来存储数据集等。
剪枝：在构建决策树时，可以采用剪枝技术来减少决策树的规模，提高算法的效率。
特征选择：在选择属性进行划分时，可以采用信息增益、信息增益比等指标来选择最优的属性，避免无效属性的冗余计算。
缓存计算结果：在计算信息熵、基尼指数等指标时，可以将计算结果缓存起来，避免重复计算。
并行计算：可以考虑使用多线程或并行计算来加速构建决策树的过程，提高算法的效率。
使用库函数：可以使用开源的机器学习库，如Weka、Apache Mahout等，来实现决策树算法，避免重复造轮子。
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