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目标：生成数十亿个排列并​​在每个排列上并行运行代码。

尝试：使用 Itertools 将所有排列分配给结果向量，然后使用 rayon 处理每个排列。

最小可重现代码：

use rayon::iter::ParallelIterator;
use rayon::iter::IntoParallelIterator;
use itertools::Itertools;

fn main() {
    let data: Vec<u128> = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19].to_vec();
    let k = 8;
    let vector: Vec<Vec<u128>>

    //Following code should return 29.6 billion permutations
    let _vector = data.into_iter().permutations(k).map_into::<Vec<u128>> 
    ().collect_vec();

    //Following code then processes each permutation using rayon crate
    (vector).into_par_iter().for_each(move |x| further_processing(x));
}

当data输入向量为 16 个元素或更少时，代码运行。对于 24 个元素，返回以下错误：memory allocation of 121898649600 bytes failed error: process didn't exit successfully: target\debug\threads.exe (exit code: 0xc0000409, STATUS_STACK_BUFFER_OVERRUN)

不使用 rayon crate 可以处理 24 个元素，但速度很慢 - 此代码将最后两行替换为：data.into_iter().permutations(k).for_each(move |x| further_processing(x));

所以问题似乎是为一个非常大的、不断增长的排列向量分配内存，rayon然后可以访问。

有没有办法成功地生成这个非常大的排列集供 rayon 访问，一种更智能的直接在输入数据上使用 rayon 的方法，或者更合适的并行计算方法来解决这个问题？

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我似乎找不到任何并行排列实现，所以你最好的选择可能是ParallelBridge用来将迭代器转换为并行的。请注意，除非您的处理是密集的，否则您不应该使用它而只使用常规迭代器方法，因为这会增加同步成本。

use rayon::iter::ParallelIterator;
use rayon::iter::ParallelBridge;
use itertools::Itertools;

fn main() {
    let data: Vec<u128> = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19].to_vec();
    let k = 8;

    let data_iter = data.into_iter().permutations(k);

    data_iter.par_bridge().for_each(move |x| further_processing(x));
}
于 2021-03-10T15:30:59.660 回答