7. 所有权与借用 🟡

你将学到：

为什么 Rust 拥有所有权机制（且没有垃圾回收！）

移动语义 (Move Semantics) vs Python 的引用计数 (Reference Counting)

借用 (& 和 &mut) 及其单一写者原则

生命周期概念入门与智能指针 (Box, Rc, Arc)

理解所有权

这是给 Python 开发者带来的最大冲击。在 Python 中，你从未考虑过谁“拥有”数据 —— 垃圾回收器 (GC) 处理这一切。在 Rust 中，每个值都有且仅有一个所有者 (Owner)，这种编译期的追踪使得 Rust 在无需 GC 的情况下实现内存安全。

Python: 随处共享的引用

在 Python 中，赋值操作复制的是引用。

a = [1, 2, 3]
b = a          # b 和 a 指向同一个列表
b.append(4)
print(a)        # [1, 2, 3, 4] — a 也被改了！

Rust: 单一所有权 (移动语义)

在 Rust 中，赋值操作默认会发生移动 (Move)。

#![allow(unused)]
fn main() {
let a = vec![1, 2, 3];
let b = a;           // 所有权移交给 b。'a' 变得无效。
// println!("{:?}", a); // ❌ 编译报错！
}

借用规则

为了在不获取所有权的情况下使用数据，我们可以进行借用 (Borrowing)。借用分为两种：

多重不可变借用 (&T)：多个人可以同时读取数据，正如多个人可以同时读一本书。
唯一可变借用 (&mut T)：只有一个人可以修改数据，且此时不允许其他人读取或修改。

#![allow(unused)]
fn main() {
let mut data = vec![1, 2, 3];

let r1 = &data; // 没问题
let r2 = &data; // 没问题 (多个读取者)

// let r3 = &mut data; // ❌ 报错！不能在存在活跃读取者时进行修改。
}

移动语义 vs 引用计数

概念	Python	Rust
简单类型	自动复制 (int, float)	`Copy` 特征类型 (i32, f64)
复合类型	共享引用	移动 (Move) 所有权转移
内存清理	GC (引用计数 + 循环检测)	确定性 (离开作用域即清理)
深拷贝	`copy.deepcopy(x)`	`x.clone()` (显式深拷贝)

智能指针 (显式选择共享所有权)

如果你确实需要像 Python 这种随处共享的所有权，你可以显式使用智能指针：

Box<T>：最简单的堆内存分配。
Rc<T>：引用计数 (Reference Counting)。仅用于单线程。
Arc<T>：原子引用计数 (Atomic RC)。多线程环境下安全。
RefCell<T>：内部可变性 —— 在运行时而非编译期进行借用检查。

练习

🏋️ 练习：修复借用检查报错 (点击展开)

挑战：在不使用 .clone() 的前提下修复以下代码。

fn main() {
    let mut names = vec!["张三".to_string()];
    let first = &names[0];     // 不可变借用发生
    names.push("李四".to_string()); // ❌ 在被借用时尝试修改！
    println!("{first}");
}

参考答案

fn main() {
    let mut names = vec!["张三".to_string()];
    {
        let first = &names[0];
        println!("{first}"); // 在冲突发生前完成借用行为
    } // first 在这里离开了作用域
    names.push("李四".to_string()); // 现在进行修改是安全的
}

Keyboard shortcuts

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