是否有适用于 VecDeque 和 Vec 的特征？答案

【问题标题】：Is there a trait that works for both VecDeque and Vec?是否有适用于 VecDeque 和 Vec 的特征？
【发布时间】：2020-09-29 16:25:35
【问题描述】：

我们可以将Vec<f64> 传递给这个函数，但我们不能传递VecDeque，因为那是两个切片：

fn mean(v: &[f64]) -> f64 {
    let sum = v.iter().sum();
    sum / v.len() as f64
}

是否有一个特征，可能类似于 C++ RandomAccessContainer，它允许我们一般地编写在 Vec 和 VecDeque 上运行的代码？

【问题讨论】：

标签： rust traits random-access

【解决方案1】：

您可以只链接特征，例如 Index<usize, Output = f64> 以获取索引处的元素，IntoIterator<Item = &f64> 以使用 IntoIterator。如果您需要len，那么您可以制作自己的 trait 并实现它。

【讨论】：

也可以使用ExactSizeIterator，它定义了len方法。 [T]::iter 和 VecDeque::iter（以及 IntoIterator impls on Vec 和 VecDeque）返回的值都实现了这个 trait。
Here's one way to write mean using IntoIterator and ExactSizeIterator so it works for &[f64], &Vec<f64> and &VecDeque<f64>, as well as a bunch of other possible types.
经过反思，您甚至不需要ExactSizeIterator，因为您可以只使用.inspect(|_| n += 1) 迭代器来对它进行求和。但这在一般情况下可能行不通。

【解决方案2】：

有两种方法：

让您的函数接受切片：fn mean(&[&[f64]]) -> f64。可以叫mean(&[v.as_slice()])
让它接受Iterator。我认为这是允许同时使用VecDeque 和Vec 的最可接受的方式：

use std::collections::VecDeque;
use std::iter::Iterator;
use std::vec::Vec;

fn mean<T: Iterator<Item = f64>>(iter: T) -> f64 {
    let (last_index, sum) = iter
        .enumerate()
        .fold((0, 0.0), |(_, sum), (i, v)| (i, sum + v));
    sum / (last_index as f64 + 1.0)
}

fn main() {
    let v: Vec<f64> = vec![0.0, 1.0, 2.0, 3.0, 4.0];
    println!("{:?}", mean(v.iter().copied()));
    let v: VecDeque<f64> = v.into();
    println!("{:?}", mean(v.iter().copied()));
}

【讨论】：

【解决方案3】：

相信你可以使用Iterator作为参数。

有一个很好的article 关于迭代器的使用。

【讨论】：

【解决方案4】：

在这些情况下，有一种替代方法值得考虑，而不是寻找类型 A 和 B 都实现的特征可以传递给您的函数，您创建一个既支持的新特征，又使用您的新特征而不是函数。它通常意味着一些重复和样板，但以后可以很好地扩展。

trait HasMeanF64 {
    fn mean(&self) -> f64;
}

impl HasMeanF64 for &[f64] {
    fn mean(&self) -> f64 {
        self.iter().sum::<f64>() / self.len() as f64
    }
}

impl HasMeanF64 for Vec<f64> {
    fn mean(&self) -> f64 {
        self.iter().sum::<f64>() / self.len() as f64
    }
}

impl HasMeanF64 for VecDeque<f64> {
    fn mean(&self) -> f64 {
        self.iter().sum::<f64>() / self.len() as f64
    }
}

现在你可以写v.mean()，而不是写mean(v)。

如果你仍然想要你的mean(v) 表格，你可以写

fn mean<T: HasMeanF64>(v: &T) -> f64 {
    v.mean()
}

【讨论】：