是什么

这是一个滑动窗口数据结构。在其内部，有一个向量，其中位置 0 存储最新元素，位置 capacity 存储最旧元素。每次推入一个项时，该元素被存储在位置 0，所有其他元素都会移动，最后位置会被遗忘。

为了提高速度，它内部的工作方式并非如此。内部有一个移动的索引，始终指向集合中的最旧元素。这样插入操作是 O(1)。

您可以通过三种方式获取信息，通过获取迭代器，通过获取 Vec<T>，或者通过直接索引

为什么

以下包相当相似

队列 有类型 CircularBuffer。它有几个问题。第一个问题是它有 O(n) 的插入。不那么令人担忧的是，它只能返回最新项。另一方面，它将抽象队列的操作表示为 trait，这是好的。它没有测试。这很可能不是你在搜索滑动窗口时想要的。

circular_queue 几乎与这个包完全相同，除了这个包没有提供多种可能的顺序。另一方面，这个包提供了更多创建和推送项的方式，更多的比较，以及向量返回。它不允许索引，这正是这个包所拥有的，主要受到...

sliding_window 与 circular_queue 有类似的功能，但它是 no_std，并且有一些不安全代码。它允许索引，其中 0 是最旧项。这可能是在速度和可移植性方面需要考虑的包。

然而，我发布了这个包。我的原因如下

1. 它始终从创建时开始填充，始终返回相同大小的迭代器和向量。这对于某些数学操作特别有用。这将是对其他包的重大更改，也是创建新包而不是向那些包贡献的原因。

2. 它在 circular_queue 索引的基础上增加了，向量返回，以及大量 PartialEqs 实现。

3. 它是100%安全的。

4. 没有依赖项，构建速度快，（它是一个小目标，实际行数约为130）。

如何

在examples文件夹中有几个示例。以下是了解这个库的一些代码。

use sliding_window_alt::SlidingWindow;

fn main() {
    // Stores the useful information for a model of a system. In this case the
    // latest 5 outputs of the system
    let mut sys = SlidingWindow::new(5, 0.0);

    // caracteristical polynomial of the system, it's stable
    let carac_pol = [0.5, -0.4, 0.2, -0.3, 0.05];

    for _ in 0..=100 {
        sys.push(
            sys.iter()
                .zip(carac_pol)
                .map(|(item, coef)| coef * *item)
                .sum::<f64>() // Multiplies the polinomial
                + 1.0, // the action input, in this case a step
        );
        println!("{}", sys[0]);
    }
}

声明

创建滑动窗口有三种方法。一种是使用new，另外两种是从数组或切片创建。

转换

&SlidingWindow和SlidingWindow的into_iter方法允许在for循环中使用，然而，这两个方法都是O(n)。

推送

push方法推送一个项目，而push_slice推送一个项目数组，其中位置0的项目是“最年轻的”。