面试题：Rust浮点数类型在复杂数值算法中的优化

选择合适的浮点数类型：
- Rust 中有 f32 和 f64 两种基本浮点数类型。对于对精度要求极高的场景，通常优先选择 f64，因为它具有更高的精度（64 位，相比 f32 的 32 位）。例如：

fn main() {
    let num1: f64 = 1.234567890123456789;
    let num2: f64 = 9.876543210987654321;
    let result = num1 + num2;
    println!("The result is: {}", result);
}

使用特定库避免精度损失：
- 可以使用 num-bigfloat 库来进行高精度的浮点数运算。首先在 Cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]
num - bigfloat = "0.4"

然后在代码中使用：

use num_bigfloat::{BigFloat, ToBigFloat};

fn main() {
    let num1 = "1.234567890123456789".to_bigfloat().unwrap();
    let num2 = "9.876543210987654321".to_bigfloat().unwrap();
    let result = num1 + num2;
    println!("The result is: {}", result);
}

性能调优：
- 减少中间计算步骤：尽量避免不必要的中间变量和计算。例如，原本：

fn main() {
    let num1: f64 = 1.0;
    let num2: f64 = 2.0;
    let num3: f64 = 3.0;
    let temp1 = num1 + num2;
    let temp2 = temp1 * num3;
    println!("The result is: {}", temp2);
}

可以优化为：

fn main() {
    let num1: f64 = 1.0;
    let num2: f64 = 2.0;
    let num3: f64 = 3.0;
    let result = (num1 + num2) * num3;
    println!("The result is: {}", result);
}

并行计算：对于可以并行的计算部分，使用 Rust 的 rayon 库进行并行化。例如，计算数组中所有元素的和：首先在 Cargo.toml 中添加依赖：

[dependencies]
rayon = "1.5"

然后在代码中使用：

use rayon::prelude::*;

fn main() {
    let numbers: Vec<f64> = (1..1000000).map(|i| i as f64).collect();
    let sum: f64 = numbers.par_iter().sum();
    println!("The sum is: {}", sum);
}

缓存结果：如果某些计算结果会被多次使用，将其缓存起来。例如：

fn main() {
    let num1: f64 = 1.0;
    let num2: f64 = 2.0;
    let common_result = num1 * num2;
    let result1 = common_result + num1;
    let result2 = common_result - num2;
    println!("Result1: {}, Result2: {}", result1, result2);
}

星途面试题库

面试题：Rust浮点数类型在复杂数值算法中的优化

知识考点

面试题答案