iddqd 项目亮点解析
2025-05-23 11:55:18作者:管翌锬
iddqd 是一个 Rust 库,用于创建和管理一种特殊的映射类型,称为 "ID 映射"。这种映射类型的特点是键是从值中借用的,而不是单独存储的。这样可以避免键值对之间的不一致性,并允许更灵活的实现。
项目基础介绍
iddqd 库提供了一系列 ID 映射类型,包括:
- IdOrdMap:基于 B-Tree 的映射,键是从值中借用的。
- IdHashMap:基于哈希表的映射,键是从值中借用的。
- BiHashMap:具有两个键的双射哈希表,键是从值中借用的。
- TriHashMap:具有三个键的三射哈希表,键是从值中借用的。
项目代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
iddqd/
├── crates/
│ ├── iddqd/
│ │ ├── lib.rs
│ │ └── src/
│ │ ├── btreemap.rs
│ │ ├── hashbrown.rs
│ │ └── traits.rs
│ └── tests/
│ ├── btreemap.rs
│ ├── hashbrown.rs
│ └── traits.rs
├── .cargo/
├── .config/
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── Cargo.lock
├── Cargo.toml
├── Justfile
├── LICENSE-APACHE
├── LICENSE-MIT
├── README.md
└── release.toml
其中:
crates/iddqd
:包含了库的主要实现代码。tests/
:包含了单元测试和属性测试代码。.cargo/
:包含了 cargo 相关的配置文件。.config/
:包含了 Miri 配置文件和 CI 配置文件。README.md
:包含了项目的基本介绍和使用说明。LICENSE-APACHE
和LICENSE-MIT
:包含了项目的许可证文件。
项目亮点功能拆解
iddqd 库具有以下亮点功能:
- 键的借用:iddqd 映射的键是从值中借用的,避免了键值对之间的不一致性。
- 灵活的实现:iddqd 支持多种映射类型,包括单射、双射和三射映射,满足不同的使用场景。
- 无插入方法:iddqd 映射没有
insert
方法,而是提供了insert_overwrite
和insert_unique
方法,使得插入行为更加明确。 - serde 支持:iddqd 库支持 serde 序列化/反序列化,方便与其他库集成。
- 无标准库依赖:iddqd 库大部分代码无标准库依赖,支持 no-std 环境。
项目主要技术亮点拆解
iddqd 库的主要技术亮点如下:
- 基于 B-Tree 的 IdOrdMap:IdOrdMap 使用 B-Tree 实现有序映射,提供高效的插入、删除和查找操作。
- 基于哈希表的 IdHashMap:IdHashMap 使用哈希表实现无序映射,提供快速的查找操作。
- 双射和三射映射:BiHashMap 和 TriHashMap 分别实现双射和三射映射,支持键到键的映射和键到多个键的映射。
- 无标准库依赖:iddqd 库大部分代码无标准库依赖,支持 no-std 环境,可应用于嵌入式系统等场景。
与同类项目对比的亮点
与同类项目相比,iddqd 库具有以下亮点:
- 键的借用:iddqd 映射的键是从值中借用的,避免了键值对之间的不一致性。
- 灵活的实现:iddqd 支持多种映射类型,包括单射、双射和三射映射,满足不同的使用场景。
- 无插入方法:iddqd 映射没有
insert
方法,而是提供了insert_overwrite
和insert_unique
方法,使得插入行为更加明确。 - 无标准库依赖:iddqd 库大部分代码无标准库依赖,支持 no-std 环境,可应用于嵌入式系统等场景。
登录后查看全文
热门项目推荐
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0372Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0104AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起

deepin linux kernel
C
22
6

OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
207
2.2 K

暂无简介
Dart
519
115

Ascend Extension for PyTorch
Python
62
94

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++
550
86

React Native鸿蒙化仓库
C++
209
285

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

🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
976
577

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
1.02 K
399

openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
146
193