新發布的 TopoSort，一個用於依賴圖拓撲排序的 Zig 庫，引發了開發者們對其實際應用和 Zig 生態系統不斷發展的討論。該庫為管理複雜依賴關係提供了高效解決方案，基準測試顯示其在處理大型資料集時表現出色。
超越學術練習的實際應用
雖然拓撲排序看似是基礎的計算機科學概念，但社群成員強調了 TopoSort 的幾個實際應用場景。一位開發者提到二十多年前就使用類似功能來啟動和關閉作業系統服務，而另一位則建議在 OpenCV 節點編輯器中實現它，以避免多次重新計算節點。該庫能夠檢測迴圈依賴並生成無依賴子集用於並行處理，這使其在實際應用中特別有價值。
「我大約20年前就實現了拓撲排序來有序地啟動和關閉作業系統服務，但那只是一種快速且簡單的實現方式，從未正式作為釋出庫。」
效能基準測試顯示令人印象深刻的結果
TopoSort 的建立者分享了基準測試結果，顯示該庫在一臺五年前的筆記型電腦上能夠在幾十毫秒內處理一百萬個依賴對。在啟用 max_range 最佳化的測試中，新增依賴項時該庫實現了近每秒4000萬項的驚人吞吐量。這一效能使其適用於依賴管理至關重要的大規模應用。
TopoSort 主要特點
- 從依賴資料構建依賴圖
- 對依賴圖執行拓撲排序
- 生成無依賴子集用於並行處理
- 迴圈檢測和報告
- 支援不同型別的節點
基準測試結果
- 1,000,000 項（1對1連結）：
- 新增依賴：93毫秒（10,645,885 項/秒）
- 排序：113毫秒（8,795,778 項/秒）
- 1,000,000 項（1對10連結）使用 max_range 最佳化：
- 新增依賴：25毫秒（39,460,028 項/秒）
- 排序：31毫秒（31,633,556 項/秒）
並行處理能力
TopoSort 的一個顯著特點是能夠生成用於並行處理的無依賴子集。此功能識別可以同時處理且彼此之間沒有依賴關係的節點，從而可能提高多執行緒應用程式的效能。當被問及實現細節時，開發者解釋說，演算法在每輪處理中收集所有入度為零（不依賴於任何其他節點）的節點作為無依賴子集。
Zig 開發者的學習工具
一些評論者不僅欣賞 TopoSort 的功能，還將其視為學習 Zig 的示範專案。該專案展示了 Zig 中適當的包結構、CLI 工具實現和庫設計。開發者提到，建立一個具有適當錯誤處理和使用者友好介面的功能齊全的庫需要比核心演算法（約20行）多得多的程式碼，這突顯了想法與產品之間的差異。
Zig 語言討論
TopoSort 的釋出也引發了關於 Zig 作為程式語言的更廣泛討論。一些開發者對 Zig 的能力表示熱情，同時也指出了局限性，特別是編譯時功能方面。一位開發者提到，在許多情況下，他們發現 Zig 比 C/C++ 更可取，但在投入更大專案之前正在等待某些編譯時功能。其他人則討論了語法選擇，有些人認為與 Rust 等語言相比，Zig 的陣列語法不夠直觀。
總之，TopoSort 既是依賴管理的有用工具，也是 Zig 庫開發的優質示例。社群的反響表明，人們對 Zig 生態系統和計算機科學基礎知識在現代軟體開發中的實際應用越來越感興趣。