9、Rust 数据结构与迭代器：深入解析与应用

Rust 数据结构与迭代器：深入解析与应用

1. 集合与映射的必要性

在处理数据时，我们常常需要根据键快速查找相同的值，或者具备极快的查找能力。在 Vec<T> 中，元素的索引可视为存储元素（值）的键，但存在一个重大差异：插入元素时索引会发生变化。因此，集合和映射需要额外的数据结构来按设计工作并实现预期的速度。

在 Rust 标准库的 std::collections 模块中，有两种实现： BTreeSet 和 BTreeMap ，以及 HashMap 和 HashSet 。

2. 键的排序：树与哈希

2.1 树结构

遍历集合并逐个比较元素来查找目标元素会耗费时间，对于大数据集，线性搜索（时间复杂度为 $O(n)$）效率低下。一种解决方案是对集合进行排序，然后利用新的顺序推导目标元素最可能的位置，这一概念可抽象为树结构。

以平衡二叉树为例，其中位数元素作为根节点，有两个子节点，一个值小于父节点，另一个值大于父节点。每个子节点又遵循相同规则，形成类似树的结构。这种数据结构能在不查看大部分元素的情况下遍历所有项，搜索单个元素的时间复杂度为 $O(log(n))$，非常适合通过标识符检索元素。在 Rust 中， BTreeSet 和 BTreeMap 使用 B - 树数据结构。

2.2 哈希

当键不可排序，或者仅使用单个值不可行