这是一篇关于优化time crate 中Date::to_calendar_date方法的文章，主要内容总结如下：

• 背景：作者维护time crate 五年，代码量有增有减，虽有基准测试但未真正优化，现决定进行性能审计，因其不在优先事项中且需大量努力，而作者想做不同的事。
• 起始点：基于对已知算法使用位置等的了解，选定Date::to_calendar_date方法作为优化起点。
• 现状：原实现简单，通过查找表确定月份和天数，先判断是否为闰年确定查找表，再通过一系列if语句确定月份和天数。考虑过用二进制搜索和循环替代if语句，但前者表小搜索成本高，后者 Rust 优化困难性能更差。
• 设计新算法：作者从未从头写过日期时间算法，受 Cassio Neri 和 Lorenz Schneider 的论文启发，决定尝试使用欧几里得仿射函数，设计新算法时遵循正确性、性能、仅用整数、const兼容等原则。
• 计算月份：通过可视化和电子表格辅助，先确定一月和二月的总天数，根据总天数调整序数，再用平均月长近似计算月份，最后通过修正得到准确月份，将其转化为代码。
• 计算天数：在计算出月份后，通过添加更多列到电子表格，利用平均月长计算前几个月的累积天数，再用序数减去该累积天数得到天数，将其转化为代码。
• 初步比较：比较原实现和新实现的生成汇编代码，新实现指令更少且无分支，MCA 分析显示新实现在总周期等方面更优，但也有一些局限性。
• 进一步改进：对月份和天数计算进行优化，如分配乘法、利用幂次优化除法等，还调整了代码中的类型转换以避免溢出。
• 最终代码：经过一系列优化后的最终代码，其性能比原实现快 57.5%，且是分支无的、const兼容的，生成的汇编代码中包含优化后的常量。
• 基准测试：使用criterion进行基准测试，新实现在所有 24 个值上的计算时间都比原实现快，单计算时间分别快 3.1698ns、1.7900ns、1.3487ns。
• 截断算法：新算法在单独计算月份和天数时也更快，分别比原实现快 43.2%和 48.1%，提供了相应代码、生成的汇编代码和基准测试结果。
• 总结：成功创建了性能更好的算法，未来希望创建更多这样的算法，虽耗时但对实际应用有显著影响。