面试题：Rust迭代器链的性能优化与错误处理

Question

在处理一个非常大的包含浮点数的`Vec<f64>`时，需要通过迭代器链对其进行开方操作，然后筛选出大于1.0的结果，并统计满足条件的数量。请编写Rust代码实现，同时要考虑可能出现的数学错误（如负数开方）并进行恰当的错误处理，尽可能优化性能，避免不必要的内存分配。

Answer 1

fn main() {
    let large_vec: Vec<f64> = (0..1000000).map(|x| x as f64).collect();

    let result_count = large_vec.iter()
       .filter_map(|&num| {
            if num < 0.0 {
                None
            } else {
                Some(num.sqrt())
            }
        })
       .filter(|&sqrt_num| sqrt_num > 1.0)
       .count();

    println!("满足条件的数量: {}", result_count);
}

解释

1. 迭代器链: 使用iter方法获取迭代器，通过filter_map进行开方操作并处理负数开方错误（返回None），然后使用filter筛选出大于1.0的结果，最后使用count统计满足条件的数量。
2. 错误处理: 对于负数开方，直接返回None，避免了sqrt函数可能抛出的NaN结果。
3. 性能优化: 使用迭代器链避免了不必要的中间数据结构和内存分配。