Rustlings中迭代器不同方案比较

在 Rust 中，迭代器是一种强大的工具，可以帮助我们以更简洁、高效的方式处理集合数据。本文将探讨如何通过迭代器优化两个计数函数：count_iterator 和 count_collection_iterator。我们将分析不同的实现方案，并最终选择最优的解决方案。

1. 函数功能描述

count_collection_iterator 函数

• 功能：统计一个 HashMap<String, Progress> 切片中特定 Progress 值的总出现次数。

• 参数：

  • collection: &[HashMap<String, Progress>]：一个包含多个 HashMap 的切片。
  • value: Progress：需要统计的目标值。

• 返回值：usize，表示目标值在集合中出现的总次数。

示例

let collection = vec![
    HashMap::from([("variables1".to_string(), Progress::Complete)]),
    HashMap::from([("variables2".to_string(), Progress::None)]),
];
let count = count_collection_iterator(&collection, Progress::Complete);
assert_eq!(count, 1);

count_iterator 函数

fn count_iterator(map: &HashMap<String, Progress>, value: Progress) -> usize {
    map.values().filter(|&x| *x == value).count()
}

2. 五种实现方案

方案一：使用 map 和 sum

fn count_collection_iterator(collection: &[HashMap<String, Progress>], value: Progress) -> usize {
    collection
        .iter()
        .map(|map| count_iterator(map, value))
        .sum()
}

分析

• map：对每个 HashMap 调用 count_iterator，计算其中目标值的数量。
• sum：将所有 HashMap 的计数结果相加。
• 优点：代码简洁，逻辑清晰。
• 缺点：需要为每个 HashMap 单独调用 count_iterator，可能存在性能开销。

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方案二：使用 fold

fn count_collection_iterator(collection: &[HashMap<String, Progress>], value: Progress) -> usize {
    collection
        .iter()
        .fold(0, |acc, map| acc + count_iterator(map, value))
}

分析

• fold：通过累加器 acc 手动累加每个 HashMap 的计数结果。
• 优点：避免了中间集合的创建，性能较好。
• 缺点：代码略显冗长，可读性稍差。

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方案三：使用 map 和 flatten

fn count_collection_iterator(collection: &[HashMap<String, Progress>], value: Progress) -> usize {
    collection
        .iter()
        .map(|map| map.values())
        .flatten()
        .filter(|&x| *x == value)
        .count()
}

分析

• map：将每个 HashMap 转换为值的迭代器。
• flatten：将多个迭代器合并为一个扁平化的迭代器。
• filter 和 count：过滤并统计目标值的数量。
• 优点：代码简洁，逻辑清晰。
• 缺点：flatten 可能会引入额外的性能开销。

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方案四：使用 flat_map

fn count_collection_iterator(collection: &[HashMap<String, Progress>], value: Progress) -> usize {
    collection
        .iter()
        .flat_map(|map| map.values())
        .filter(|&x| *x == value)
        .count()
}

分析

• flat_map：将每个 HashMap 的值直接合并为一个迭代器。
• filter 和 count：过滤并统计目标值的数量。
• 优点：代码简洁，性能高效。
• 缺点：无显著缺点，是推荐的实现方式。

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方案五：使用 map 和 filter 内联

fn count_collection_iterator(collection: &[HashMap<String, Progress>], value: Progress) -> usize {
    collection
        .iter()
        .map(|map| map.values().filter(|&x| *x == value).count())
        .sum()
}

分析

• map：对每个 HashMap 进行映射，计算其中目标值的数量。
• sum：将所有 HashMap 的计数结果相加。
• 优点：代码简洁，逻辑清晰。
• 缺点：需要为每个 HashMap 单独调用 filter 和 count，可能存在性能开销。

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3. 方案对比与选择

方案	代码简洁性	性能	可读性	推荐度
方案一	高	中	高	⭐⭐⭐
方案二	中	高	中	⭐⭐
方案三	高	中	高	⭐⭐⭐
方案四	高	高	高	⭐⭐⭐⭐
方案五	高	中	高	⭐⭐⭐

最优方案：方案四

• 推荐理由：

  • 代码简洁，逻辑清晰。
  • 性能高效，避免了不必要的中间步骤。
  • 符合 Rust 的函数式编程风格。

最终实现

fn count_collection_iterator(collection: &[HashMap<String, Progress>], value: Progress) -> usize {
    collection
        .iter()
        .flat_map(|map| map.values())
        .filter(|&x| *x == value)
        .count()
}

4. 知识点总结

迭代器方法

1. map：对每个元素进行映射转换。
2. filter：过滤出满足条件的元素。
3. flatten：将嵌套的迭代器扁平化。
4. flat_map：将每个元素映射为一个迭代器并扁平化。
5. fold：通过累加器手动累加结果。
6. sum：对迭代器的所有元素求和。

适用场景

• map + sum：适合需要对每个元素进行独立计算的场景。
• flat_map：适合需要将多个迭代器合并为一个的场景。
• fold：适合需要手动控制累加逻辑的场景。