................................................................................... 580 21.2. B - 运算符与符号 ............................................................................................... 服务器！ 最后的附录包含一些语言相关的实用信息，格式类似参考文档。 最后的附录包含了一些关于该语言的实用信息，其格式更像是参考资料。附录 A 涵盖了 Rust 的关键字，附录 B 涵盖了 Rust 的运算符和符号，附录 C 涵盖了标准库提供的可派生 Trait， 附录 D 涵盖了一些有用的开发工具，而附录 E 解释了 Rust 版本。在附录 F 中，你可以找到本 书的翻译版本，而在附录 G 中，我们将讨论 3; // 结果为 -1 // remainder let remainder = 43 % 5; } 这些语句中的每个表达式使用了一个数学运算符并计算出了一个值，然后绑定给一个变量。附 录 B 包含 Rust 提供的所有运算符的列表。 布尔型 正如其他大部分编程语言一样，Rust 中的布尔类型有两个可能的值：true 和 false 。Rust 中的布尔类型使用 bool 表示。例如：

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 542 22.2. B - 运算符与符号 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 第二十一章我们将会完成一个项目，实现一个底层多线程的 Web 服务端！ 最后的附录包含了一些关于该语言的实用信息，其格式更像是参考资料。附录 A 涵盖了 Rust 的关键字，附录 B 涵盖了 Rust 的运算符和符号，附录 C 涵盖了标准库提供的可派生 trait，附 录 D 涵盖了一些有用的开发工具，而附录 E 解释了 Rust 版本。在附录 F 中，你可以找到本书 的翻译版本，而在附录 G 中，我们将讨论 3; // 结果为 -1 // remainder let remainder = 43 % 5; } 这些语句中的每个表达式使用了一个数学运算符并计算出了一个值，然后绑定给一个变量。附 录 B 包含 Rust 提供的所有运算符的列表。 布尔类型 正如其他大部分编程语言一样，Rust 中的布尔类型有两个可能的值：true 和 false。Rust 中 的布尔类型使用 bool 表示。例如：

89 17.1 比较 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 89 17.2 运算符 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 17.3 From 和 Into 1 Panics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164 29.2 尝试运算符 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 165 29.3 尝试转换 . . . . . &char = &a; println!("r: {}", *r); r = &b; println!("r: {}", *r); } 对类型 T 的共享引用表示为 &T。可以使用 & 运算符创建引用值。* 运算符会“解引用”某个引用，并得到 该引用值。 Rust 会静态禁止悬垂引用： fn x_axis(x: i32) -> &(i32, i32) { let point = (x, 0);

Message::Location {x,y} => println!("{}",x), } } 与结构体一样，枚举中的元素默认不能使用关系运算符进行比较 (如 ==, !=, >=)， 也不支持像+和*这样的双目运算符，需要自己实现，或者使 用 match 进行匹配。 枚举默认也是私有的，如果使用 pub 使其变为公有，则它的元素也都是默认公 有的。 这一点是与结构体不同 &*是两个符号&和*的组合，按照 Rust 的运算顺序，先对 String 进行 Deref,也 就是*操作。 由于 String 实现了 impl Deref for String，这相当于一个运算符重 载，所以你就能通过*获得一个 str 类型。但是我们知道，单独的 str 是不能在 Rust 里直接存在的，因此，我们需要先给他进行&操作取得&str 这个结果。 涵盖大部分&str 和 String 编译成库让别的语言通过 cffi 调用。 6.3.2.1 调用约定和 Mangle 为了能让 rust 的函数通过 ffi 被调用，需要加上 extern "C"对函数进行修饰。 但由于 rust 支持重载，所以函数名会被编译器进行混淆，就像 c++一样。因此 当你的函数被编译完毕后，函数名会带上一串表明函数签名的字符串。 比如：fn test() {}会变成_ZN4test20hf06ae59e934e5641haaE

性能可能劣化，因此被视为负面属性；而如果最佳时间复杂度优于平均时间复杂度，则被视为正面属性。 是否基于比较：基于比较的排序依赖比较运算符（<、=、>）来判断元素的相对顺序，从而排序整个数组， 理论最优时间复杂度为 ?(? log ?) 。而非比较排序不使用比较运算符，时间复杂度可达 ?(?) ，但其通用性 相对较差。 11.1.2 理想排序算法 运行快、原地、稳定、正向自适应、通用性好。显然 ?? 表的尺寸为 (? + 1) × (??? + 1) 。 第二步：找出最优子结构，进而推导出状态转移方程 本题与完全背包问题的状态转移方程存在以下两点差异。 ‧ 本题要求最小值，因此需将运算符 max() 更改为 min() 。 ‧ 优化主体是硬币数量而非商品价值，因此在选中硬币时执行 +1 即可。 ??[?, ?] = min(??[? − 1, ?], ??[?, ? − ??? 出目标金额，因此使 用 ??? + 1 来表示“无法凑出目标金额”的无效解。 ‧ 零钱兑换问题 II 从求“最少硬币数量”改为求“硬币组合数量”，状态转移方程相应地从 min() 改为 求和运算符。 编辑距离问题 ‧ 编辑距离（Levenshtein 距离）用于衡量两个字符串之间的相似度，其定义为从一个字符串到另一个 字符串的最少编辑步数，编辑操作包括添加、删除、替换。 ‧ 编辑距离问题的状态定义为将

减少计算量，达到更优的时间效率。自适应排序 算法的最佳时间复杂度通常优于平均时间复杂度。 是否基于比较：基于比较的排序依赖比较运算符（<、=、>）来判断元素的相对顺序，从而排序整个数组， 理论最优时间复杂度为 ?(? log ?) 。而非比较排序不使用比较运算符，时间复杂度可达 ?(?) ，但其通用性 相对较差。 11.1.2 理想排序算法 运行快、原地、稳定、自适应、通用性好。显然， ?? 表的尺寸为 (? + 1) × (??? + 1) 。 第二步：找出最优子结构，进而推导出状态转移方程 本题与完全背包问题的状态转移方程存在以下两点差异。 ‧ 本题要求最小值，因此需将运算符 max() 更改为 min() 。 ‧ 优化主体是硬币数量而非商品价值，因此在选中硬币时执行 +1 即可。 ??[?, ?] = min(??[? − 1, ?], ??[?, ? − ??? 出目标金额，因此使 用 ??? + 1 来表示“无法凑出目标金额”的无效解。 ‧ 零钱兑换问题 II 从求“最少硬币数量”改为求“硬币组合数量”，状态转移方程相应地从 min() 改为 求和运算符。 编辑距离问题 ‧ 编辑距离（Levenshtein 距离）用于衡量两个字符串之间的相似度，其定义为从一个字符串到另一个 字符串的最少编辑步数，编辑操作包括添加、删除、替换。 ‧ 编辑距离问题的状态定义为将

性能可能劣化，因此被视为负面属性；而如果最佳时间复杂度优于平均时间复杂度，则被视为正面属性。 是否基于比较：「基于比较的排序」依赖比较运算符（<、=、>）来判断元素的相对顺序，从而排序整个数 组，理论最优时间复杂度为 ?(? log ?) 。而「非比较排序」不使用比较运算符，时间复杂度可达 ?(?) ，但 其通用性相对较差。 11.1.2 理想排序算法 运行快、原地、稳定、正向自适应、通用性好。显 ?? 表的尺寸为 (? + 1) × (??? + 1) 。 第二步：找出最优子结构，进而推导出状态转移方程 本题与完全背包问题的状态转移方程存在以下两点差异。 ‧ 本题要求最小值，因此需将运算符 max() 更改为 min() 。 ‧ 优化主体是硬币数量而非商品价值，因此在选中硬币时执行 +1 即可。 ??[?, ?] = min(??[? − 1, ?], ??[?, ? − ??? 出目标金额，因此使 用 ??? + 1 来表示“无法凑出目标金额”的无效解。 ‧ 零钱兑换问题 II 从求“最少硬币数量”改为求“硬币组合数量”，状态转移方程相应地从 min() 改为 求和运算符。 编辑距离问题 ‧ 编辑距离（Levenshtein 距离）用于衡量两个字符串之间的相似度，其定义为从一个字符串到另一个 字符串的最少编辑步数，编辑操作包括添加、删除、替换。 ‧ 编辑距离问题的状态定义为将