Méthode et mise en œuvre

Le code présenté explore trois façons de trier un Vec sans tenir compte de la casse. La première utilise sort_by_cached_key avec String::to_lowercase(), ce qui crée une nouvelle chaîne pour chaque élément avant le tri. La seconde définit une fonction caseless qui transforme chaque caractère en itérateur de minuscules via char::to_lowercase et compare les itérateurs directement avec sort_by. La troisième s’appuie sur la crate unicase, qui encapsule la chaîne dans UniCase et fournit une comparaison déjà normalisée. Chaque approche est encapsulée dans un benchmark divan qui répète la création du tableau de noms aléatoires grâce à la crate fake.

fn caseless(s: &String) -> impl Iterator<Item = char> + '_' {
    s.chars().flat_map(char::to_lowercase)
}

Benchmarks sur M2‑MAX

Les mesures ont été effectuées sur un MacBook Pro M2‑MAX, avec une précision de timer de 41 ns. Pour un tableau de 1 élément, les temps moyens sont de 17,49 ns (cached), 15,68 ns (iter) et 16,78 ns (unicase). Dès que la taille dépasse 5 éléments, les écarts se creusent : à 100 éléments, sort_by_cached_key atteint 5,45 µs (≈18,32 Mitem/s) contre 19,66 µs (≈5,09 Mitem/s) pour l’itérateur et 5,20 µs (≈19,22 Mitem/s) pour unicase. À 10 000 éléments, les durées sont respectivement 886,3 µs, 5,60 ms et 1,77 ms. Le tableau montre que la méthode cache‑key reste la plus rapide dès que le nombre d’éléments dépasse le trivial.

Analyse des résultats

Le gain de performance provient du fait que to_lowercase est exécuté une seule fois par élément, puis les résultats sont réutilisés pendant le tri. L’itérateur caseless recompute la conversion à chaque comparaison, ce qui multiplie le coût par le nombre d’appels à cmp. La crate unicase évite l’allocation explicite, mais elle crée tout de même un wrapper qui effectue une normalisation interne, d’où un temps intermédiaire. Les données de débit (item/s) confirment que la surcharge d’allocation est amortie par la réduction du nombre de conversions.

Limites et considérations

Les benchmarks utilisent des noms anglais générés aléatoirement, ce qui limite la généralisation aux langues où la conversion en minuscules peut produire plusieurs caractères (par ex. le ß allemand). Le code ne mesure pas l’impact de la fragmentation de la mémoire due aux allocations de String. De plus, les résultats sont spécifiques à l’architecture Apple Silicon ; des processeurs x86‑64 pourraient présenter un rapport différent entre allocation et calcul de caractères. Enfin, la comparaison ne prend pas en compte les scénarios où le tableau est déjà partiellement trié, ce qui pourrait modifier les performances relatives.