rayon-map-reduce.zh.md

Map-reduce 并行

[![rayon-badge]][rayon] [![cat-concurrency-badge]][cat-concurrency]

这个例子使用rayon::filter，rayon::map，和rayon::reduce，计算Person对象的平均年龄，哪个年龄超过 30 。

rayon::filter返回满足给定断言的集合，其中的元素。rayon::map对每个元素执行一个操作，创建一个新的迭代，然后rayon::reduce：执行带有一个当前元素，和前一个(执行结果)的操作。还显示了使用rayon::sum，与本例中的 reduce 操作，具有相同的结果。

extern crate rayon;

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);
}