同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基 . . . . . . . . . . . . . . . . 87 第 5 章 栈与队列 90 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.2 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.3 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 5.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

同样，数据结构无处不在：大到社会网络，小到地铁线路，许多系统都可以建模为“图”；大到一个国家，小 到一个家庭，社会的主要组织形式呈现出“树”的特征；冬天的衣服就像“栈”，最先穿上的最后才能脱下； 羽毛球筒则如同“队列”，一端放入、另一端取出；字典就像一个“哈希表”，能够快速查找目标词条。 本书旨在通过清晰易懂的动画图解和可运行的代码示例，使读者理解算法和数据结构的核心概念，并能够通 过编程来实现它们。在此基 . . . . . . . . . . . . . . . . 87 第 5 章 栈与队列 90 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.2 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.3 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 5.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

. . . . . . . . . . . . . . . . 87 第 5 章 栈与队列 90 5.1 栈 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91 5.2 队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97 5.3 双向队列 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 104 5.4 小结 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 本书的主要内容如图 0‑1 所示。 ‧ 复杂度分析：数据结构和算法的评价维度与方法。时间复杂度和空间复杂度的推算方法、常见类型、示 例等。 ‧ 数据结构：基本数据类型和数据结构的分类方法。数组、链表、栈、队列、哈希表、树、堆、图等数据 结构的定义、优缺点、常用操作、常见类型、典型应用、实现方法等。 ‧ 算法：搜索、排序、分治、回溯、动态规划、贪心等算法的定义、优缺点、效率、应用场景、解题步骤 和示例问题等。

Local queue Tokio 采用了如右图这种 GMP 模式： • 一核可以绑定多线程，每个线程拥有一个 Worker ，每个 Worker 拥有一个任务队列 • 但线程拥有相同优先级 • Worker 只持有一个本地 FIFO 队列 移动端诉求：优先级 • 任务区分优先级： UI 显示 vs 后台下载 • 大小核调度 Incompatibility of the third party of service 任务优先级调度 对框架内的工作线程设置优先级，使其 拥有不同权重。 • 由 Kernel 决定调度时间 • 高优先级任务由高权重线程调度， 以此获得更多执行时间 • 全局队列区分高低优先级 Task priority and quality of service 高权重线程 低权重线程 task …. task …. Global queue task Local

栈在汇编语⾔程序中，经常⽤于重 要数据的现场保护。栈中没有数据时，称为空栈。 3. 队列(Queue) 队列和栈类似，也是⼀种特殊的线性表。和栈不同的是，队列只允许在表的⼀ 端进⾏插⼊操作，⽽在另⼀端进⾏删除操作。⼀般来说，进⾏插⼊操作的⼀端称为队尾，进 ⾏删除操作的⼀端称为队头。队列中没有元素时，称为空队列。 4. 链表( Linked List) 链表是⼀种数据元素按照链式存储结构进⾏存储的数据结构，这种存储结 257/270 2024/3/7 20:44 Rust算法教程 The Algos (algorithms) https://algo.course.rs/print.html 258/270 队列 #[derive(Debug)] pub struct Queue { elements: Vec, } impl Queue { pub

Rust 生产实践 生产实践 – Tokio 为什么使用 Tokio ？ 1. 业界使用最广泛，测试齐全。 2. Tokio 支持 async/await ，提供了高效的异步锁、异步队列等。 3. Tokio 社区支持好。 生产实践 – Tokio Rust future preemption https://docs.rs/tokio/latest/tokio/#

外 部 交 互 交易所引擎 Web客户端 下单指令 信息回报 母单/信息上传 统计信息查询等 数据获取 模型训练 信号预测 交易指令 交易指令 1. 低延迟高吞吐的一写多读消息队列 2. 基于共享内存，全用户态，零拷贝(配合 capnproto) 3. 针对 x86_64、AArch64 架构分别优化，CPU Cache 友好 Rust 进程间通信 XSHM Rust

taosX - 物联网数据接入问题 • 多种不同协议数据对接，开发复杂度高 • 模块之间关联性不高但模块组成复杂，可维护性差 • 大量设备大量数据归集存储，存储压力大 • 数据总线 / 消息队列消息接入，定制化程度要求高 • 数据业务逻辑自定义需求强 • 一定的实时数据分析能力 taosX - 功能路线图 集群运维 数据接入 流式处理 流式处理 数据分享 开放平台 • Backup/Restore

些打印。和异步通道相比，存在两点不同： 1. 同步通道是需要指定缓存的消息个数的，但需要注意的是，最小可以是 0， 表示没有缓存。 2.发送者是会被阻塞的。当通道的缓存队列不能再缓存消息时，发送者发送消 息时，就会被阻塞。当缓存队列有空间存放时，会从阻塞状态唤醒。 use std::sync::mpsc; use std::thread; fn main() { // 创建一个同步通道

} }); } 当然这并不是非常的有趣。我们完全可以使用普通的迭代器而不用任何异步操作来做到这些。 所以让我们看看流能实现的一些独特功能。 组合流 很多概念天然地适合用流来表示：队列中陆续可用的项、数据量超过计算机内存限制时逐步从 文件系统拉取的数据块，或者随时间推移通过网络逐渐到达的数据。因为流本身也是 future， 我们也可以将其用于任何其它类型的 future，并以一些非常有趣的方式组合它们。例如，我们 不同于分配无限的线程，线程池中将有固定数量的等待线程。当新进请求时，将请求发送到线 程池中做处理。线程池会维护一个接收请求的队列。每一个线程会从队列中取出一个请求，处 理请求，接着向队列获取下一个请求。通过这种设计，则可以并发处理 N 个请求，其中 N 为 线程数。如果每一个线程都在响应慢请求，之后的请求仍然会阻塞队列，不过相比之前已经增 加了能处理的慢请求的数量。 这个设计仅仅是多种改善 web 服务端吞吐量的方法之一。其他可供探索的方法有 thread::spawn 传递一个要运行的闭包。 我们希望刚创建的 Worker 结构体能够从 ThreadPool 的队列中获取需要执行的代码，并发送到 线程中执行。 在第十六章，我们学习了 信道 —— 一个沟通两个线程的简单手段 —— 对于这个例子来说则 是绝佳的选择。这里信道将充当任务队列的作用，execute 将通过 ThreadPool 向其中线程正 在寻找工作的 Worker 实例发送任务。计划如下：