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并行操作

rayon 为任何并行可迭代的数据类型提供 par_iter_mut 方法。这是一个类迭代器的链，可以对链内的数据并行计算。

use rayon::prelude::*;

fn main() {
    let mut arr = [0, 7, 9, 11];
    arr.par_iter_mut().for_each(|p| *p -= 1);
    println!("{:?}", arr);
}

并行测试集合中任意或所有的元素是否匹配给定断言

使用 rayon::any 和 rayon::all 方法。

use rayon::prelude::*;

fn main() {
    let mut vec = vec![2, 4, 6, 8];

    assert!(!vec.par_iter().any(|n| (*n % 2) != 0));
    assert!(vec.par_iter().all(|n| (*n % 2) == 0));
    assert!(!vec.par_iter().any(|n| *n > 8 ));
    assert!(vec.par_iter().all(|n| *n <= 8 ));

    vec.push(9);

    assert!(vec.par_iter().any(|n| (*n % 2) != 0));
    assert!(!vec.par_iter().all(|n| (*n % 2) == 0));
    assert!(vec.par_iter().any(|n| *n > 8 ));
    assert!(!vec.par_iter().all(|n| *n <= 8 )); 
}

• rayon::any 并行检查迭代器的任意元素是否与断言匹配，并在找到一个匹配的元素时就返回。
• rayon::all 并行检查迭代器的所有元素是否与断言匹配，并在找到不匹配的元素时立即返回。

使用给定断言并行搜索项

使用 rayon::find_any 和 par_iter 并行搜索 vector 集合，以查找满足指定闭包中的断言的元素。

如果有多个元素满足 rayon::find_any 闭包参数中定义的断言，rayon 将返回搜索发现的第一个元素，但不一定是 vector 集合的第一个元素。

use rayon::prelude::*;

fn main() {
    let v = vec![6, 2, 1, 9, 3, 8, 11];

    let f1 = v.par_iter().find_any(|&&x| x == 9);
    let f2 = v.par_iter().find_any(|&&x| x % 2 == 0 && x > 6);
    let f3 = v.par_iter().find_any(|&&x| x > 8);

    assert_eq!(f1, Some(&9));
    assert_eq!(f2, Some(&8));
    assert!(f3 > Some(&8));
}

实例中闭包的参数是对引用的引用（&&x）。

并行排序

use rand::{Rng, thread_rng};
use rand::distributions::Alphanumeric;
use rayon::prelude::*;

fn main() {
    let mut vec = vec![String::new(); 100_000];
    vec.par_iter_mut().for_each(|p| {
        let mut rng = thread_rng();
        *p = (0..5).map(|_| format!("{}", rng.sample(&Alphanumeric))).collect()
    });
    vec.par_sort_unstable();
    println!("{:?}", vec);
}

通过 par_iter_mut().for_each 并行对 vector 填充随机值。尽管存在多种选择，可以对可枚举数据类型进行排序，但 par_sort_unstable 通常比稳定排序（相同的值排序后相对顺序不变）算法快。

Map-reduce 并行计算

使用 rayon::filter、rayon::map，以及 rayon::reduce 计算 Person 对象中年龄超过 30 岁的那些人的平均年龄。

rayon::filter 过滤集合中满足给定断言的元素。rayon::map 对每个元素执行一次计算，创建一个新的迭代；然后，基于前一次的 reduce 计算结果和当前元素一起，rayon::reduce 执行新的计算。也可以查看 rayon::sum，它与本实例中的 reduce 计算具有相同的结果。

use rayon::prelude::*;

struct Person {
    age: u32,
}

fn main() {
    let v: Vec<Person> = vec![
        Person { age: 23 },
        Person { age: 19 },
        Person { age: 42 },
        Person { age: 17 },
        Person { age: 17 },
        Person { age: 31 },
        Person { age: 30 },
    ];

    let num_over_30 = v.par_iter().filter(|&x| x.age > 30).count() as f32;
    let sum_over_30 = v.par_iter()
        .map(|x| x.age)
        .filter(|&x| x > 30)
        .reduce(|| 0, |x, y| x + y);

    let alt_sum_30: u32 = v.par_iter()
        .map(|x| x.age)
        .filter(|&x| x > 30)
        .sum();

    let avg_over_30 = sum_over_30 as f32 / num_over_30;
    let alt_avg_over_30 = alt_sum_30 as f32/ num_over_30;

    assert!((avg_over_30 - alt_avg_over_30).abs() < std::f32::EPSILON);
    println!("The average age of people older than 30 is {}", avg_over_30);
}