Rust/Libraries

Rust의 AtomicBool과 관련된 개념 및 라이브러리 총정리Rust의 AtomicBool은 다중 스레드 환경에서 **불리언 값(boolean)**을 안전하게 공유하고 수정할 수 있도록 설계된 원자적(atomic) 데이터 타입입니다. 이 글에서는 AtomicBool의 개념, 사용 방법, 그리고 관련 라이브러리와 유용한 패턴을 종합적으로 정리합니다.1. AtomicBool이란?AtomicBool은 단일 비트 값(true 또는 false)을 다중 스레드에서 안전하게 읽고 쓸 수 있는 원자적 타입입니다. std::sync::atomic 모듈에 포함되어 있으며, 내부적으로 CPU의 원자적 연산을 활용하여 동기화 문제를 해결합니다.주요 특징원자적 연산: 동시성 제약 없이 값의 읽기, 쓰기, 변경이 가능합니다...

Rust에서 HashSet과 HashMap의 차이점Rust의 표준 라이브러리에는 데이터 관리와 검색을 효율적으로 처리하기 위한 두 가지 주요 자료 구조인 HashSet 과 HashMap 이 포함되어 있습니다. 이 글에서는 HashSet과 HashMap의 차이점, 사용 사례, 그리고 적합한 상황에서의 선택 방법을 구체적으로 살펴봅니다. HashSet vs HashMap, 과연 어떤 차이가 존재할까요?1. HashSet과 HashMap: 개념과 특징1.1 HashSet: 중복되지 않는 값의 집합HashSet 은 고유한 값을 저장하는 집합(Collection) 자료 구조입니다.내부적으로 HashMap 을 사용하여 데이터를 관리하며, 키(key)만 저장합니다.값이 중복되지 않음을 보장하며, 삽입, 삭제, 검색의..

Arc와 Mutex: Rust의 데이터 동기화와 공유 도구Rust에서 동시성 프로그래밍을 구현할 때 Arc와 Mutex는 매우 중요한 역할을 합니다. 두 도구는 서로 보완적인 관계로, 다중 스레드 환경에서 안전하게 데이터를 공유하고 동기화하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 Arc와 Mutex의 특징, 사용법, 그리고 기존 스마트 포인터와의 차이점에 대해 자세히 설명합니다. 또한, 실제 자주 합성해서 사용하는 사례도 함께 다룹니다. 기본적인 동시성에 대한 개념이 필요하면 아래 글을 꼭 읽어보세요.[Rust/Concepts] - [Rust] 동시성 프로그래밍: thread, Mutex, Arc 사용 예제1. Arc란?Arc(Atomic Reference Counting)는 다중 스레드 환경에서 데이터를 안전하..

Spawn과 Scope의 차이점Rust의 std::thread 모듈은 멀티스레딩을 지원하며, 이를 통해 프로그램의 작업을 병렬적으로 수행할 수 있습니다. 이 모듈에서 가장 많이 사용되는 두 가지 함수는 spawn과 scope입니다. 두 함수 모두 스레드를 생성하고 관리할 수 있지만, 각각의 동작 방식과 용도는 다릅니다.1. Spawnthread::spawn은 새로운 스레드를 생성하고 해당 스레드에서 특정 작업을 실행하도록 합니다.1.1. 주요 특징독립적인 스레드: 생성된 스레드는 부모 스레드와 독립적으로 동작하며, 실행 순서를 부모 스레드와 조정하지 않습니다.'static 라이프타임 요구: spawn 함수는 스레드에서 실행할 클로저가 'static 라이프타임을 가져야 합니다. 즉, 클로저 내에서 사용되는..

Rust Box 완벽 가이드: 주요 메소드와 활용법Rust의 Box는 힙 메모리를 사용하여 동적 데이터와 재귀 자료구조를 처리하는 데 필수적인 스마트 포인터입니다. 이 글에서는 Box의 주요 메소드를 포함해, .take()와 같은 동작을 구현하는 방법, 활용 사례, 그리고 Rust 개발에서 Box를 효과적으로 사용하는 방법을 다룹니다. Rust 초보자부터 숙련된 사용자까지 Box를 완벽히 이해하고 활용할 수 있도록 풍성한 내용을 담았습니다. Box에 대한 기본적인 개념이 부족하다면 아래 글을 방문하고 이 글을 읽으면 더 이해가 잘 될 것입니다![Rust/Concepts] - [Rust] Box: 기초 개념과 예제, 소유권과 메소드 [Rust] Box: 기초 개념과 예제, 소유권과 메소드Rust Box 사..

Rust의 std::f64: 완벽 가이드std::f64는 Rust에서 64비트 부동소수점(floating-point) 숫자를 표현하기 위한 표준 라이브러리 모듈입니다. 이는 IEEE 754 표준을 기반으로 하며, 과학적 계산, 기계 학습, 물리 시뮬레이션 등 부동소수점 연산이 필요한 다양한 상황에서 사용됩니다. 이 글에서는 f64의 주요 특징, 상수(const), 메서드, 예제와 함께 체계적으로 설명합니다.1. f64의 주요 특징1.1 IEEE 754 기반Rust의 f64는 IEEE 754 표준을 준수합니다. 따라서 다음과 같은 부동소수점 관련 특성을 가집니다:정확도: 64비트로 높은 정밀도를 제공.부호(sign), 지수(exponent), **가수(mantissa)**로 숫자를 표현.1.2 기본적인 범..

Rust BinaryHeap: 효율적인 우선순위 큐 구현Rust 표준 라이브러리의 BinaryHeap은 C 언어의 priority_queue와 비슷한 기능을 제공합니다. 이진 힙(Binary Heap)을 기반으로 작동하며, 우선순위 큐(Priority Queue) 자료구조로 구현되었습니다. 기본적으로 최대 힙(Max-Heap)으로 작동하며, 요소들이 우선순위에 따라 정렬됩니다. 이를 통해 가장 큰 값을 O(1)의 시간 복잡도로 접근할 수 있습니다. 특히, std::cmp::Reverse를 활용하여 최소 힙(Min-Heap)으로 변환 가능하다는 점에서 다양한 활용 사례를 제공합니다. 이 글에서는 Rust의 BinaryHeap이 가진 효율성과 C의 유사 기능과의 비교를 통해, 독자가 바로 활용할 수 있도록 ..

BTreeSet: Rust의 효율적인 정렬 집합 구현Rust 표준 라이브러리의 BTreeSet은 B-트리 정렬 집합으로, Rust 개발자들에게 효율적인 데이터 관리와 검색 기능을 제공합니다. 이 자료구조는 고유한 요소를 저장하며, 모든 요소는 자동으로 정렬됩니다. 이는 효율적인 검색, 삽입, 삭제 작업을 지원하여 범위 검색 및 집합 연산이 필요한 경우 특히 유용합니다.1. BTreeSet의 주요 특징정렬된 데이터:삽입된 요소는 자동으로 정렬됩니다.반복자는 항상 요소를 정렬된 순서로 반환합니다.효율적인 연산:O(log n)의 시간 복잡도로 삽입, 삭제, 검색 작업이 가능합니다.집합 연산 지원:합집합, 교집합, 차집합, 대칭 차집합과 같은 다양한 집합 연산을 제공합니다.안전성:요소의 정렬을 유지하기 위해 O..

BTreeMap: Rust의 효율적인 정렬 맵 구현Rust 표준 라이브러리의 BTreeMap은 B-트리 기반으로 구현된 정렬 맵입니다. 이 자료구조는 Rust 개발자들에게 정렬된 데이터 저장과 효율적인 검색 기능을 제공합니다. 키와 값의 쌍으로 데이터를 저장하며, 키를 기준으로 정렬되어 있습니다. 이 자료구조는 이진 검색 트리(BST)와 비교해 캐시 효율성을 개선하고, 현대 컴퓨터 아키텍처에서 효율적으로 동작하도록 설계되었습니다.1. BTreeMap의 주요 특징정렬된 키-값 쌍:삽입된 키는 자동으로 정렬됩니다.반복자는 키의 정렬 순서에 따라 작동합니다.효율적인 검색 및 삽입:O(log n)의 시간 복잡도로 검색, 삽입, 삭제가 가능합니다.메모리 효율성:B-트리는 노드에 여러 개의 키를 저장하므로, 메모리..