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🌀 一文看懂 Rust 迭代器

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📚 目录导航

1. 什么是迭代器？为什么 Rust 到处都在用它？
2. Rust 迭代器的底层逻辑是什么？
3. 适配器 vs 消费者：谁是主角？
4. 常见适配器：加工数据的全能工厂
5. 常见消费者：迭代器的“吃货家族”
6. Rust 如何保证高性能？为什么懒执行这么厉害？
7. ✅ 高阶技巧通俗讲透：by_ref、提前消费
8. 🧠 小白也能写的自定义迭代器：从逻辑到实战
9. 总结 + 常见场景整理

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1️⃣ 什么是迭代器？为什么 Rust 到处都在用它？

一句话：迭代器就是一个可以“一个个吐出值”的东西。

再通俗点：它像一个工人，负责“从集合里拿出元素”：

let v = vec![1, 2, 3];
let mut it = v.iter();println!("{:?}", it.next()); // Some(1)
println!("{:?}", it.next()); // Some(2)
println!("{:?}", it.next()); // Some(3)
println!("{:?}", it.next()); // None

每次调用 .next()，它就给你一个 Option<T> 类型的值：

• 有值：Some(x)
• 没值了：None

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2️⃣ Rust 迭代器的底层逻辑是什么？

Rust 用 trait Iterator 抽象了所有“可以被一项一项访问”的数据结构：

pub trait Iterator {type Item;fn next(&mut self) -> Option<Self::Item>;
}

你只需要实现 next()，它会一项一项地返回数据。每个适配器、消费者，都是围绕 next() 构建的！

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3️⃣ 适配器 vs 消费者：谁才是主角？

对比	适配器（Adapter）	消费者（Consumer）
功能	加工、变换、组合数据	真正“把数据用掉”
是否懒执行	✅ 是	❌ 一调用就开始运行
是否返回迭代器	✅ 返回新的迭代器	❌ 返回值（Vec、i32、bool）
示例	.map() .filter() .take()	.collect() .sum() .find()

类比思路 🧠：

适配器像工厂流水线，把原料（数据）加工好，
消费者像物流运输，把结果打包送到你手里。

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4️⃣ 常见适配器：加工数据的全能工厂

名称	用法	示例	通俗场景
map()	加工每个元素	.map(|x| x + 1)	全部加 1、转大写等
filter()	筛选元素	.filter(|x| *x > 3)	只要大于 3 的
take(n)	只取前 n 个	.take(2)	分页、限流
skip(n)	跳过前 n 个	.skip(2)	跳过表头等
enumerate()	带索引	.enumerate()	打印编号
rev()	倒序	.rev()	倒着打印
chain()	拼接	a.chain(b)	合并多个集合

🌰 示例：

let result: Vec<_> = (1..=5).filter(|x| x % 2 == 1).map(|x| x * 10).collect();println!("{:?}", result); // [10, 30, 50]

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5️⃣ 常见消费者：迭代器的“吃货家族”

名称	用法	示例	作用
collect()	收集为 Vec、HashMap 等	.collect::<Vec<_>>()	最常用
for_each()	遍历做事	.for_each(|x| println!("{}", x))	替代 for 循环
sum()	求和	.sum::<i32>()	累加数字
product()	求积	.product::<i32>()	全部相乘
count()	个数	.count()	数据量统计
find()	找一个满足条件的值	.find(|x| *x == 3)	搜索场景
any()	有一个满足条件？	.any(|x| x > 5)	判断存在性
all()	全部满足条件？	.all(|x| x > 0)	校验条件

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6️⃣ Rust 如何保证高性能？为什么懒执行这么厉害？

Rust 的迭代器用的是“懒加载”思想：

💤 什么叫懒？

不会一开始就执行所有 .map() 和 .filter()，而是只有你用 collect() 等消费器，才“触发”处理流程。

let iter = (1..=3).map(|x| {println!("处理 {}", x);x + 1
}); // 什么都不会打印let v: Vec<_> = iter.collect(); // 现在才开始打印

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7️⃣ ✅ 高阶技巧通俗讲透

✅ by_ref() 是啥？

你拿一个可变引用传递给某个适配器，就能保留迭代器状态。

🌰 示例：我们只想用这个迭代器的一部分

let mut it = vec![1, 2, 3, 4, 5].iter();let a: Vec<_> = it.by_ref().take(2).collect(); // 拿前两个
let b: Vec<_> = it.collect(); // 剩下的还可以继续用println!("{:?} {:?}", a, b); // [1, 2] [3, 4, 5]

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8️⃣ 🧠 小白也能写的自定义迭代器：从逻辑到实战

你只要记住两点：

✅ 一个迭代器必须：

1. 有个结构体保存状态（比如当前数）
2. 实现 Iterator trait，提供 next() 方法

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🌰 例子：自己写一个“从 1 数到 5”的迭代器

struct CountToFive {count: usize,
}impl Iterator for CountToFive {type Item = usize;fn next(&mut self) -> Option<Self::Item> {if self.count < 5 {self.count += 1;Some(self.count)} else {None}}
}

✅ 用法：

fn main() {let counter = CountToFive { count: 0 };for n in counter {println!("{}", n); // 输出 1 到 5}
}

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📌 模板套路（记住就能写）：

struct MyIter { 状态字段 }impl Iterator for MyIter {type Item = 返回的类型;fn next(&mut self) -> Option<Self::Item> {// 判断是否结束 + 返回 Some(...) or None}
}

✅ 什么场景该自己写？

• 你要从 1 到 100，每次跳 7（非普通序列）
• 你要包装异步、分页、网络流
• 想把某个结构变成“可遍历”的对象

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9️⃣ 总结：迭代器能做什么？为啥这么香？

优点	表现
✅ 安全	没有手动索引越界的烦恼
✅ 高性能	零成本抽象，懒执行，自动内联
✅ 表达力强	写起来非常流畅，读起来像“数据管道”
✅ 可组合	map + filter + take 无限组合
✅ 可扩展	你可以实现自己的迭代器，复用逻辑

🚀 常见实战场景：

• 遍历 Vec、HashMap、文件行
• 过滤无效数据
• 求和 / 聚合统计
• 实现分页 / 分批处理
• 管道式业务数据处理（流式处理）