面试题：Rust中并行迭代器的基本使用

Question

在Rust中，给定一个包含整数的`Vec`，使用并行迭代器计算所有元素的平方和。请写出具体代码，并解释为什么并行迭代器在此场景下可能会提高性能。

Answer 1

use std::thread::available_parallelism;
use rayon::prelude::*;

fn main() {
    let numbers = vec![1, 2, 3, 4, 5];
    let sum_of_squares: i32 = numbers.par_iter()
        .map(|&num| num * num)
        .sum();
    println!("Sum of squares: {}", sum_of_squares);
}

并行迭代器提高性能的原因

1. 多核利用：现代CPU通常有多个核心，并行迭代器能够将计算任务分摊到多个核心上同时执行。在计算平方和时，每个元素的平方计算可以独立进行，并行迭代器可以将不同元素的平方计算分配到不同核心，从而减少总体计算时间。
2. 减少等待时间：如果计算任务比较耗时，例如元素数量非常多或者单个元素的平方计算很复杂，并行执行可以避免在单核上按顺序逐个计算带来的等待时间。多个核心同时工作，大大加快了整体的计算速度。

在使用并行迭代器时，需要注意开销，如线程创建、任务调度等开销。但对于较大规模的计算任务，并行迭代器带来的性能提升通常是显著的。