位向量（Vob）

Vob是一个"位向量"：一个位序列，暴露了一个类似Vec的接口。而Vec<bool>每个位需要1字节的存储空间，Vob每个位仅需要1位的存储空间。Vob大致类似于BitVec，但API更接近Vec<bool>，并允许非32位的后备存储。在64位系统上，这可以带来显著的性能提升，特别是在使用iter_set_bits等函数时。

用法

use vob::vob;

let mut v = vob![false, true, false]; // 创建一个Vob实例，初始值为[false, true, false]
assert_eq!(v[2], false); // 检查索引2的值是否为false
v.set(2, true); // 将索引2的值设置为true
assert_eq!(v[2], true); // 再次检查索引2的值是否为true
assert_eq!(v.iter_set_bits(..).collect::<Vec<_>>(), vec![1, 2]); // 收集所有设置为true的位的索引

从`Vec<bool>`迁移

尽可能，Vob旨在拥有Vec<bool>接口的超集，这应该使移植大多数代码相当简单。然而，Vec<bool>包含几个尚未在Vob中实现的函数：这些缺失仅仅是因为缺乏当前用例，而不是因为任何根本的不兼容性。

有一个缺失的功能目前无法实现：对索引的赋值。换句话说，目前不能对Vob v表达v[0] = true。直到IndexGet / IndexMove及等效功能在rustc中实现之前，这个限制似乎是不可避免的。注意，通过索引引用是有效的（尽管使用了与BitVec相同的技巧）：例如，可以写println!("{}", v[0])对于Vob v。

从BitVec迁移

Vob直接受到BitVec crate的启发，但旨在提供更接近Vec<bool>的接口。BitVec中的几个函数在Vob中有不同的名称，但移植通常相当简单。主要的语义差异是Vob的clear()函数清空Vob的内容（即将其长度设置为0），而BitVec的同名函数取消设置所有位（保持长度不变）。与BitVec的clear相同的效果可以通过使用Vob的set_all(false)函数实现。

完整示例代码

// 引入vob库
use vob::vob;

fn main() {
    // 创建一个Vob实例，初始值为[false, true, false]
    let mut v = vob![false, true, false];
    
    // 检查索引2的值是否为false
    assert_eq!(v[2], false);
    
    // 将索引2的值设置为true
    v.set(2, true);
    
    // 再次检查索引2的值是否为true
    assert_eq!(v[2], true);
    
    // 使用iter_set_bits方法遍历所有设置为true的位，并收集它们的索引
    let set_bits: Vec<usize> = v.iter_set_bits(..).collect();
    
    // 验证收集到的索引为[1, 2]
    assert_eq!(set_bits, vec![1, 2]);
    
    println!("所有设置为true的位索引: {:?}", set_bits);
    
    // 演示其他常用操作
    // 获取Vob的长度
    println!("Vob长度: {}", v.len());
    
    // 检查是否所有位都是false
    println!("所有位都是false: {}", v.none());
    
    // 检查是否有任何位是true
    println!("有任何位是true: {}", v.any());
    
    // 检查是否所有位都是true
    println!("所有位都是true: {}", v.all());
    
    // 使用set_all方法将所有位设置为false
    v.set_all(false);
    println!("所有位设置为false后: {:?}", v.iter_set_bits(..).collect::<Vec<_>>());
    
    // 使用push方法添加新位
    v.push(true);
    v.push(false);
    v.push(true);
    println!("添加新位后: {:?}", v.iter_set_bits(..).collect::<Vec<_>>());
    
    // 使用pop方法移除最后一位
    v.pop();
    println!("移除最后一位后: {:?}", v.iter_set_bits(..).collect::<Vec<_>>());
}

zlyuanteng 1楼

Rust向量优化库vob的使用指南

概述

vob是一个专门为Rust语言设计的高性能向量运算和空间数据结构处理库。它针对大规模向量运算进行了深度优化，提供了比标准库更高效的内存管理和计算性能。

核心特性

内存高效的向量存储
SIMD加速的向量运算
空间索引数据结构支持
零成本抽象
线程安全的数据结构

安装方法

在Cargo.toml中添加依赖：

[dependencies]
vob = "0.3"

基本使用方法

1. 创建向量

use vob::Vob;

fn main() {
    // 创建指定大小的向量
    let mut vec = Vob::new_with_capacity(1000);
    
    // 设置位值
    vec.set(42, true);
    vec.set(100, true);
    
    // 检查位值
    println!("位42的值: {}", vec.get(42).unwrap());
}

2. 批量向量操作

use vob::Vob;

fn main() {
    let mut v1 = Vob::from_elem(1000, true);
    let v2 = Vob::from_elem(1000, false);
    
    // 位运算
    v1.and(&v2);
    
    // 统计真值数量
    let count = v1.iter().filter(|&b| b).count();
    println!("真值数量: {}", count);
}

3. 空间数据结构示例

use vob::spatial::KDTree;

fn main() {
    let points = vec![
        [1.0, 2.0],
        [3.0, 4.0],
        [5.0, 6.0],
        [7.0, 8.0]
    ];
    
    // 构建KD树
    let kdtree = KDTree::new(&points);
    
    // 最近邻搜索
    let query = [2.5, 3.5];
    let nearest = kdtree.nearest_neighbor(&query);
    
    println!("最近点: {:?}", nearest);
}

4. 高性能向量运算

use vob::simd::f32x8;

fn main() {
    // 使用SIMD进行向量运算
    let a = f32x8::splat(2.0); // 创建8个2.0
    let b = f32x8::splat(3.0); // 创建8个3.0
    
    let result = a * b; // SIMD乘法
    
    println!("结果: {:?}", result);
}

性能优化技巧

预分配内存：使用new_with_capacity避免频繁重新分配
批量操作：尽量使用批量操作方法而非单个元素操作
利用SIMD：对数值运算使用SIMD类型
空间局部性：合理安排数据访问模式

适用场景

大规模位图处理
空间索引和查询
数值计算密集型应用
需要高性能向量运算的场景

注意事项

确保在使用前正确估计所需容量
对于超大规模数据，考虑分块处理
注意内存对齐要求以获得最佳性能

vob库通过提供高度优化的数据结构和算法，使Rust开发者能够高效处理大规模向量运算和空间数据操作。

完整示例demo

// 完整示例：展示vob库的主要功能
use vob::{Vob, spatial::KDTree, simd::f32x8};

fn main() {
    println!("=== vob库完整使用示例 ===");
    
    // 1. 向量创建和基本操作
    println!("\n1. 向量基本操作:");
    let mut vec = Vob::new_with_capacity(1000);
    vec.set(42, true);
    vec.set(100, true);
    println!("位42的值: {}", vec.get(42).unwrap());
    println!("位100的值: {}", vec.get(100).unwrap());
    
    // 2. 批量向量操作
    println!("\n2. 批量向量操作:");
    let mut v1 = Vob::from_elem(1000, true);
    let v2 = Vob::from_elem(1000, false);
    v1.and(&v2);
    let count = v1.iter().filter(|&b| b).count();
    println!("与运算后真值数量: {}", count);
    
    // 3. 空间数据结构
    println!("\n3. 空间数据结构示例:");
    let points = vec![
        [1.0, 2.0],
        [3.0, 4.0],
        [5.0, 6.0],
        [7.0, 8.0]
    ];
    let kdtree = KDTree::new(&points);
    let query = [2.5, 3.5];
    let nearest = kdtree.nearest_neighbor(&query);
    println!("查询点 {:?} 的最近邻: {:?}", query, nearest);
    
    // 4. SIMD高性能运算
    println!("\n4. SIMD向量运算:");
    let a = f32x8::splat(2.0);
    let b = f32x8::splat(3.0);
    let result = a * b;
    println!("SIMD乘法结果: {:?}", result);
    
    println!("\n=== 示例执行完成 ===");
}

这个完整示例展示了vob库的主要功能，包括向量创建、批量操作、空间数据结构和SIMD运算。你可以将这段代码复制到Rust项目中运行，体验vob库的强大功能。

Rust向量优化库vob的使用，高效处理大规模向量运算与空间数据结构