算法设计思路
- 范围查找:利用
BTreeMap
的有序特性,通过 range
方法高效定位指定时间范围内的键值对。
- 条件过滤:对查找到的键值对,使用迭代器的
filter
方法,根据自定义结构体中特定字段的比较逻辑进行过滤。
- 聚合操作:对过滤后的数据,使用迭代器的相关方法(如
fold
)来执行复杂的聚合操作,例如计算加权平均值。
- 性能优化:
- 迭代器适配器:充分利用迭代器的链式调用,减少中间数据的生成和存储,提高代码的可读性和性能。
- 并发访问控制:如果数据集非常大,可以考虑使用
rayon
等并行处理库,将数据分块并行处理,加快聚合操作的速度。但需要注意处理好共享数据的并发访问问题,例如使用 Arc
和 Mutex
来保护共享资源。
核心Rust代码框架
use std::collections::BTreeMap;
use std::sync::{Arc, Mutex};
use rayon::prelude::*;
// 自定义结构体
#[derive(Clone)]
struct CustomStruct {
// 结构体字段
some_field: f64,
weight: f64,
}
fn main() {
let mut data_map: BTreeMap<u64, CustomStruct> = BTreeMap::new();
// 填充数据
data_map.insert(1, CustomStruct { some_field: 1.0, weight: 2.0 });
data_map.insert(2, CustomStruct { some_field: 2.0, weight: 3.0 });
data_map.insert(3, CustomStruct { some_field: 3.0, weight: 4.0 });
let start_time: u64 = 1;
let end_time: u64 = 3;
// 范围查找、条件过滤和聚合操作
let result = {
let data_map_ref = Arc::new(Mutex::new(data_map));
let data_map_clone = data_map_ref.clone();
data_map_ref.lock().unwrap()
.range(start_time..=end_time)
.filter(|(_, value)| value.some_field > 1.5)
.collect::<Vec<_>>()
.par_iter()
.fold(
|| (0.0, 0.0),
|acc, (_, value)| {
(acc.0 + value.some_field * value.weight, acc.1 + value.weight)
},
)
.reduce(
|acc1, acc2| {
(acc1.0 + acc2.0, acc1.1 + acc2.0)
},
)
};
let weighted_average = if result.1 > 0.0 {
result.0 / result.1
} else {
0.0
};
println!("加权平均值: {}", weighted_average);
}
代码说明
- 自定义结构体:定义了
CustomStruct
结构体,包含用于比较和计算加权平均值的字段。
- 范围查找:使用
range
方法获取指定时间范围内的键值对。
- 条件过滤:使用
filter
方法,根据 some_field > 1.5
的条件过滤数据。
- 聚合操作:使用
par_iter
进行并行迭代,fold
方法进行局部聚合,reduce
方法进行最终聚合,计算加权平均值。
- 并发访问控制:通过
Arc
和 Mutex
保护 BTreeMap
,确保在并行处理时的数据安全。同时使用 rayon
库实现并行计算,提高性能。