这是做什么的?
一个用 Rust 编写的排序实现测试、基准测试和模糊测试套件。它还包含一个名为 ipnsort 的新排序算法,内嵌了用于对比的 Rust、C++ 和 C 排序实现,以及由此产出的研究论文。
一个用 Rust 编写的排序实现测试、基准测试和模糊测试套件。它还包含一个名为 ipnsort 的新排序算法,内嵌了用于对比的 Rust、C++ 和 C 排序实现,以及由此产出的研究论文。这是一个我要引入自己项目的库,还是一个独立的套件?一个独立的研究套件,由测试和基准测试 crate 组成,需要克隆下来用 cargo 运行,不是作为依赖引入的库。Rust、C++ 和 C 的排序实现都内嵌在其中,用于对比。
一个独立的研究套件,由测试和基准测试 crate 组成,需要克隆下来用 cargo 运行,不是作为依赖引入的库。Rust、C++ 和 C 的排序实现都内嵌在其中,用于对比。我怎么运行测试和基准测试?克隆仓库后使用 cargo:它会运行测试套件和基准测试套件,你还可以传入自定义正则表达式来筛选要运行哪些基准测试。
克隆仓库后使用 cargo:它会运行测试套件和基准测试套件,你还可以传入自定义正则表达式来筛选要运行哪些基准测试。我需要安装哪些东西?核心套件需要带 cargo 的 Rust;模糊测试需要 cargo fuzz 和 cargo afl;如果想根据收集到的结果生成图表,还需要 Python 以及 requirements.txt 里的依赖。
核心套件需要带 cargo 的 Rust;模糊测试需要 cargo fuzz 和 cargo afl;如果想根据收集到的结果生成图表,还需要 Python 以及 requirements.txt 里的依赖。运行时有什么需要注意的?大部分功能默认通过 cargo 特性关闭——查看 Cargo.toml,启用你需要的部分——另外一些选项要通过环境变量来切换,例如在 benches/bench.rs 中。
大部分功能默认通过 cargo 特性关闭——查看 Cargo.toml,启用你需要的部分——另外一些选项要通过环境变量来切换,例如在 benches/bench.rs 中。这是给谁用的——是写排序实现的人,还是一般的 Rust 开发者?主要是排序实现者和性能研究者:它会检查一些平时很少被遵守的正确性属性,并针对不同类型、数据模式和规模做基准测试——在自己编写或评估排序算法时很有用。
主要是排序实现者和性能研究者:它会检查一些平时很少被遵守的正确性属性,并针对不同类型、数据模式和规模做基准测试——在自己编写或评估排序算法时很有用。它能测试和基准测试 C 和 C++ 的排序吗,还是只支持 Rust 的?大部分测试和基准测试针对的是非 Rust 实现:基准测试的类型以 #[repr(C)] 的形式暴露,并定义了一套 C API,你实现这个 API 来包装你的 C 或 C++ 排序,就像内嵌的 cpppdqsort 那样。
大部分测试和基准测试针对的是非 Rust 实现:基准测试的类型以 #[repr(C)] 的形式暴露,并定义了一套 C API,你实现这个 API 来包装你的 C 或 C++ 排序,就像内嵌的 cpppdqsort 那样。ipnsort 是什么?ipnsort(Instruction-Parallel-Network-Sort)是这个仓库中开发的新型排序实现:一个高效、通用且健壮的非稳定排序。同一项研究还产出了它的稳定版本 driftsort。
ipnsort(Instruction-Parallel-Network-Sort)是这个仓库中开发的新型排序实现:一个高效、通用且健壮的非稳定排序。同一项研究还产出了它的稳定版本 driftsort。这项研究产出了什么?成果以论文形式发表:关于现代排序算法出奇高效的研究、一种新的无分支分区实现、一份 C、C++ 和 Rust 排序的安全性对比性能案例研究,以及对 Intel x86-simd-sort(AVX-512)和 glidesort/ipnstable 的性能分析。
成果以论文形式发表:关于现代排序算法出奇高效的研究、一种新的无分支分区实现、一份 C、C++ 和 Rust 排序的安全性对比性能案例研究,以及对 Intel x86-simd-sort(AVX-512)和 glidesort/ipnstable 的性能分析。它能把基准测试结果画成图表吗?可以:runbenchmarks.py 负责收集结果集,graphall.py 根据这些结果生成图表——先安装 requirements.txt 里的 Python 依赖。
可以:runbenchmarks.py 负责收集结果集,graphall.py 根据这些结果生成图表——先安装 requirements.txt 里的 Python 依赖。What are similar projects?pgrust, m4-sme-exploration, CalcKernel, Tov, spinel, libvips, libevent, cpu-performance-engineering
pgrust, m4-sme-exploration, CalcKernel, Tov, spinel, libvips, libevent, cpu-performance-engineeringWhich topics is it in?sorting-algorithms, fuzzing, scientific-computing, papers, systems-programming, algorithms, c, testing, cpp, benchmark, performance, rust
sorting-algorithms, fuzzing, scientific-computing, papers, systems-programming, algorithms, c, testing, cpp, benchmark, performance, rust