Reviewed Ch13

src/Ch13_Functional_Language_Features_Iterators_and_Closures.md

@@ -983,7 +983,7 @@ test bench_search_iter ... bench:  19,234,900 ns/iter (+/- 657,200)
 
 > 一般来说，C++ 的实现遵循零开销原则：咱们不使用的东西，咱们不需要付出开销。再进一步：咱们使用的东西，咱们不可能手写出更良好的代码，the zero-overhead principle: What you don't use, you don't pay for. And further: What you do use, you couldn't hand code any better。
 
-作为另一个示例，以下代码取自某个音频解码器。解码算法使用线性预测的数学运算，根据之前样本的线性函数来估计后面的数值。此代码使用迭代器链，an iterator chain=，对作用域中三个变量执行一些计算：由一些数据构成 `buffer` 切片，由 12 个 `coeffecients` 构成的一个数组，以及其中保存着数据偏移量的 `qlp_shift`。咱们已在这个示例中声明了变量，但并未给他们任何值；尽管此代码在其上下文之外没有什么意义，但他仍不失为说明 Rust 如何将高级别的概念，转化低级别代码的一个简练、真实的示例。
+作为另一个示例，以下代码取自某个音频解码器。解码算法使用线性预测的数学运算，根据之前样本的线性函数来估计后面的数值。此代码使用迭代器链，an iterator chain，对作用域中三个变量执行一些数学计算：由一些数据构成 `buffer` 切片，由 12 个 `coeffecients` 构成的一个数组，以及保存着数据偏移量的 `qlp_shift`。咱们已在这个示例中声明了变量，但并未给他们任何值；尽管此代码在其上下文之外没有什么意义，但他仍不失为说明 Rust 如何将高级别的概念，转化为低级别代码的一个简练、真实的示例。
 
 ```rust
 let buffer: &mut [i32];
@@ -1000,16 +1000,16 @@ for i in 12..buffer.len() {
 }
 ```
 
-为了计算出 `prediction` 的值，此代码对 `coefficients` 中 12 个值的每个都进行了迭代，并使用 `zip` 方法将这些系数值与 `buffer` 中的前 12 个值配对起来。随后对这个每个数值对，这里将他们放一起做乘法，对这些结果求和，并将和数中的那些二进制位，往右偏移了 `qlp_shift` 个二进制位。
+为了计算预测值，此代码遍历 `coefficients` 中 12 个值中的每一个，并使用 `zip` 方法将系数值与 `buffer` 中的前 12 个值配对。随后对每个数值对，咱们将数值相乘，对所有结果求和，并将总和中的二进制位，向右偏移 `qlp_shift` 位。
 
-像是音频解码器这样得应用中的那些计算，通常要将性能放在最高的优先级。这里，就创建出了一个迭代器，使用了两个适配器，并在随后消费了那个值。而这段代码会编译到什么样的汇编代码呢？当然，在这本书编写时，他会向下编译到由手写的同样汇编代码。注意相应于对 `coefficients` 中那些值的迭代，是完全没有循环的：Rust 清楚那里有 12 次迭代，因此他（Rust 编译器）就会 “解开（unrolls）” 其中那个循环。所谓 “解开（unrolling）”，是消除循环控制代码方面的开销，而以生成该循环历次迭代的重复代码予以取代的一种优化（*unrolling* is an optimization that removes the overhead of the loop controlling code and instead generates repetitive code for each iteration of the loop）。
+像是音频解码器这样的应用中的计算，通常最优先考虑的是性能。在这里，我们正在创建一个迭代器，使用两个适配器，然后消费这个值。这段 Rust 代码会编译成什么汇编代码呢？好吧，在写这篇文章时，他可以编译成与咱们用手写的相同汇编代码。在系数的迭代过程中完全没有对应的循环： Rust 知道有 12 个迭代，所以他 “展开” 了这个循环。所谓 “展开，unrolling”，是消除循环控制代码方面的开销，而代之以生成循环历次迭代的重复代码的一种优化，*unrolling* is an optimization that removes the overhead of the loop controlling code and instead generates repetitive code for each iteration of the loop。
 
-全部的这些系数，都是被存储在寄存器中的，这意味着访问这些值是极为快速的。运行时是没有数组上的边界检查的。这些 Rust 所能运用的全部优化，就令到最终代码极为高效。既然现在获悉到这一点，那么就可以毫无顾忌的使用迭代器和闭包了！他们使得代码看起来像是在较高的层级，但这样做并不会造成运行时性能下降。
+所有的系数都被存储在寄存器中，这意味着访问这些值的速度非常快。在运行时，对数组的访问没有边界检查。Rust 能够应用的所有这些优化使得所产生的代码非常高效。现在咱们知道了这些，咱们就可以毫无顾忌地使用迭代器和闭包了！他们使代码看起来更高级，但不会因为这样做而带来运行时的性能损失。
 
 
 
 ## 本章小结
 
-闭包与迭代器，是 Rust 的两项受函数式编程概念启发的特性。他们带来了 Rust 的有着底层代码性能、但以高级语言清晰表达概念的能力。闭包与迭代器的实现，不会影响到运行时性能。这正是 Rust 致力于提供到无代价抽象（zero-cost abstractions），这一目标的一个方面。
+闭包与迭代器，是 Rust 受函数式编程概念启发的两项特性。他们有助于 Rust 以底层性能清楚表达高级别概念的能力。闭包与迭代器的实现，不会影响到运行时性能。这正是 Rust 致力于提供零成本抽象目标的一部分。
 
-既然现在已经改进了这个 I/O 项目的表现力，那么接下来就要看看，`cargo` 的一些别的、将帮助咱们与外界分享这个项目的一些特性了。
+现在我们已经改进了 I/O 项目的表达能力，让我们再来看看 `cargo` 的一些特性，这些特性将帮助我们与世界分享这个项目。

src/Ch21_Appendix.md

@@ -805,10 +805,17 @@ Consuming adaptor, `Iterator` 特质上，会调用到迭代器 `next` 方法的
 
 Iterator adaptor，`Iterator` 特质上，通过改变原迭代器某些方面而产生出另一迭代器的一些方法。
 
+
 - 零成本抽象
 
 Zero-cost abstractions，相较于一般实现，语言提供的高级抽象在编译后生成的代码，与自己努力编写出的优化低级别代码类似。故使用高级抽象是没有运行时开销的。
 
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+- 展开优化
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+Unrolling，Rust 编译器在编译迭代器代码时，会把已知的历次迭代展开为重复代码，而实现性能优化。
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 - 文档注释
 
 Documentation comment, 将产生出 HTML 的注释。