时空复杂度 • 复杂度计算 • 基本数据结构复杂度 抽象数据类型 什么是抽象数据类型？ 为什么需要抽象数据类型？ 时空复杂度 • 时间复杂度更被看重 • 时间和空间复杂度不是对立的，可以协同 时间和空间复杂度 复杂度计算 • 大Ｏ标记法（数量级近似） • 用 AI 来估计 算步骤、算存储 Rust 基本数据结构复杂度 线性数据结构 非线性数据结构 总体来看，时间复杂度没有超过

• 计算存储分离 • 平衡存储性能与成本 • 查询引擎支持矢量化查询 • 兼容多种时序协议 • 可观测性 • 支持云原生 • 原生支持多租户 • 租户Quota可动态配置 • 云边端协同 • 云上生态融合 整体架构 1.2 存储引擎 version_set Vnode IndexEngine DataEngine cache imcache Vnode Vnode

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的包。你可能会发现，随着项目开发 的深入，库 crate 持续增大，而你希望将其进一步拆分成多个库 crate。Cargo 提供了一个叫 工作空间（workspaces）的功能，它可以帮助我们管理多个相关的协同开发的包。 创建工作空间 工作空间是一系列共享同样的 Cargo.lock 和输出目录的包。让我们使用工作空间创建一个项目 —— 这里采用常见的代码以便可以关注工作空间的结构。有多种组织工作空间的方式，所以 使用 yield_now 的版本要 快得多！ 这意味着取决于程序所作的其它工作，异步操作甚至在计算密集型任务中也有用处，因为它提 供了一个结构化程序中不同部分之间关系的实用工具。这是一种形式的 协同多任务处理 （cooperative multitasking），每个 future 有权通过 await point 来决定何时交还控制权。因此 每个 future 也有责任避免长时间阻塞。在一些基于 Stream，接着任何使用你数据类型的人就自动地可以使用 StreamExt 及其 方法。 这就是我们要涉及的这些 trait 的底层细节的全部了。最后，让我们来思考 futures（包括 streams）、任务和线程如何协同配合！ 421/562Rust 程序设计语言 简体中文版 结合使用 future、任务和线程 正如我们在第十六章所见，线程提供了一种并发的方式。在这一章节我们见过了另一种方式： 通过 future

的包。你可能会发现，随着项目开发 的深入，库 crate 持续增大，而你希望将其进一步拆分成多个库 crate。Cargo 提供了一个叫 工作空间（workspaces）的功能，它可以帮助我们管理多个相关的协同开发的包。 创建工作空间 工作空间 是一系列共享同样的 Cargo.lock 和输出目录的包。让我们使用工作空间创建一个项 目 —— 这里采用常见的代码以便可以关注工作空间的结构。有多种组织工作空间的方式，所