面试题：Rust重排对程序性能影响之基础分析

代码结构调整提升性能的方法

使用多线程：

Rust 的 std::thread 模块允许将独立的计算步骤分到不同线程执行。例如，如果函数中有步骤 A、B、C，且 A 和 B 相互独立，而 C 依赖于 A 和 B 的结果。可以将 A 和 B 分别放到不同线程执行。

use std::thread;

fn main() {
    let handle_a = thread::spawn(|| {
        // 步骤 A 的计算
        1 + 1
    });
    let handle_b = thread::spawn(|| {
        // 步骤 B 的计算
        2 + 2
    });
    let result_a = handle_a.join().unwrap();
    let result_b = handle_b.join().unwrap();
    let result_c = result_a + result_b;
    println!("Result of step C: {}", result_c);
}

利用迭代器并行化：
- Rust 的 rayon 库提供了并行迭代器。如果函数中有对集合元素进行独立计算的步骤，可以使用并行迭代器。比如，对一个向量的每个元素进行独立的数学运算。
```
use rayon::prelude::*;

fn main() {
    let numbers = (1..100).collect::<Vec<_>>();
    let result = numbers.par_iter().map(|&num| num * num).sum::<i32>();
    println!("Result: {}", result);
}
```

提前计算独立部分：

在函数开始时，先计算那些独立且不依赖其他部分结果的步骤，将其结果缓存起来，供后续步骤使用。例如：

fn complex_calculation() -> i32 {
    let independent_result = calculate_independent();
    let dependent_result = calculate_dependent(independent_result);
    combine_results(independent_result, dependent_result)
}

fn calculate_independent() -> i32 {
    // 独立计算步骤
    10
}

fn calculate_dependent(input: i32) -> i32 {
    // 依赖于独立计算结果的步骤
    input * 2
}

fn combine_results(indep: i32, dep: i32) -> i32 {
    indep + dep
}

显著性能提升的场景

计算密集型场景：
- 当独立的计算步骤是计算密集型的，比如大量的数学运算、矩阵计算等。在多核处理器上，通过多线程或并行迭代器，充分利用多个核心的计算能力，将大大缩短总的计算时间。例如，对一个大矩阵的每个元素进行复杂的数学变换，如果串行执行会花费很长时间，并行化后能显著提升性能。
I/O 等待场景：
- 如果某些独立步骤涉及 I/O 操作，如读取文件、网络请求等。将这些 I/O 操作步骤并行化，在一个 I/O 操作等待响应时，可以利用这段时间执行其他独立的计算步骤或 I/O 操作。例如，一个函数既要从多个文件读取数据，又要进行一些本地数据的预处理，将文件读取操作并行化，能减少总的等待时间，提升性能。

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显著性能提升的场景