牛頓迭代法是一種用于求解方程根的高效數值方法。為了提高Java中牛頓迭代法的算法效率，可以采取以下措施：

1. 選擇合適的初始值：選擇一個接近真實根的初始值可以加速收斂速度。如果初始值遠離真實根，可能導致迭代次數增加或無法收斂。

2. 使用雙精度浮點數：在計算過程中使用雙精度浮點數（double）而不是單精度浮點數（float），以提高計算精度和收斂速度。

3. 利用對稱性：如果方程具有對稱性，可以利用對稱性來減少迭代次數。例如，對于具有對稱性的二次方程，可以只計算正根或負根。

4. 迭代終止條件：設置合適的迭代終止條件，例如當相鄰兩次迭代的差值小于某個閾值時停止迭代。這可以避免不必要的計算，提高算法效率。

5. 并行計算：如果有多核處理器，可以考慮將牛頓迭代法的計算過程并行化，以充分利用計算資源。

6. 使用更高效的數值庫：考慮使用Java中更高效的數值庫，如Apache Commons Math或Jama，這些庫可能已經針對性能進行了優化。

下面是一個簡單的Java實現，展示了如何改進牛頓迭代法的算法效率：

public class NewtonRaphson {
    public static double solve(double a, double b, double c) {
        double epsilon = 1e-10; // 設置迭代終止條件
        double x0 = (b + c) / 2; // 選擇合適的初始值
        double x1 = (b - c) / 2;

        while (Math.abs(x1 - x0) > epsilon) {
            x0 = x1;
            x1 = (x0 + c / x0) / 2;
        }

        return x1;
    }

    public static void main(String[] args) {
        double a = 1, b = -3, c = 2;
        double root = solve(a, b, c);
        System.out.println("Root: " + root);
    }
}

在這個實現中，我們選擇了合適的初始值，并設置了迭代終止條件。通過這些改進，可以提高Java中牛頓迭代法的算法效率。