Rust by Example 结构体示例中的坐标赋值问题分析
2025-05-30 06:39:34作者:柏廷章Berta
在 Rust 编程语言的学习过程中,Rust by Example 是一个广受欢迎的学习资源。其中关于结构体的章节提供了一个计算矩形面积的练习,但示例代码中存在一个值得注意的坐标赋值问题。
问题描述
在结构体章节的练习中,示例代码定义了一个 Rectangle 结构体,它由两个 Point 结构体组成:top_left(左上角点)和 bottom_right(右下角点)。然而,原始代码中这两个点的 x 坐标赋值存在逻辑错误。
具体表现为:
top_left点的 x 坐标(10.3)实际上大于bottom_right点的 x 坐标(5.2)- 这与几何学中矩形定义相矛盾,因为右下角的 x 坐标理应大于左上角的 x 坐标
问题影响
这种坐标赋值错误会导致:
- 计算矩形面积时可能得到负值结果
- 与结构体字段名的语义不符,造成理解困惑
- 可能误导初学者对结构体使用的理解
解决方案
正确的坐标赋值应该是:
- 左上角点的 x 坐标应小于右下角点的 x 坐标
- 左上角点的 y 坐标应大于右下角点的 y 坐标(假设 y 轴向上为正)
修正后的代码应当交换初始点的 x 坐标值:
let point: Point = Point { x: 5.2, y: 0.4 }; // 左上角点x较小
let another_point: Point = Point { x: 10.3, y: 0.2 }; // 右下角点x较大
技术要点
-
结构体字段语义:结构体字段命名应当准确反映其实际含义,这对代码可读性至关重要。
-
几何概念实现:在编程中实现几何概念时,必须确保数学属性的正确性,如坐标系中点的相对位置关系。
-
Rust结构更新语法:示例中使用了Rust的结构更新语法(
..another_point),这是一种便捷的复制结构体部分字段的方法。
教学意义
这个案例很好地展示了:
- 结构体设计时考虑语义完整性的重要性
- 数值计算中边界条件检查的必要性
- 示例代码也需要经过仔细验证
对于Rust学习者而言,理解并修正这类问题有助于培养严谨的编程思维和对数据结构设计的敏感度。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
185
196
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
623
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210