Hashtable、Dictionary、SortedDictionary、SortedList的比较应用

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Hashtable、Dictionary、SortedDictionary、SortedList的比较应用
学习下解析Hashtable、Dictionary、SortedDictionary、SortedList的比较应用。

下面深入地分析如题的4个字典的原理。

我们先看Hashtable。

MSDN的解释：表示键/值对的集合，这些键/值对根据键的哈希代码进行组织。

Hash算法是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre-image），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，而不可能从散列值来唯一的确定输入值。

Hashtable 对象由包含集合元素的存储桶组成。存储桶是 Hashtable 中各元素的虚拟子组，与大多数集合中进行的搜索和检索相比，存储桶可令搜索和检索更为便捷。每一存储桶都与一个哈希代码关联，该哈希代码是使用哈希函数生成的并基于该元素的键。

Hashtable 类默认的装填因子是 1.0，但实际上它默认的装填因子是 0.72。所有从构造函数输入的装填因子，Hashtable 类内部都会将其乘以0.72。这是一个要求苛刻的数字, 某些时刻将装填因子增减 0.01, 可能你的 Hashtable 存取效率就提高或降低了 50%，其原因是装填因子决定散列表容量，而散列表容量又影响 Key 的冲突几率，进而影响性能。0.72 是 Microsoft经过大量实验得出的一个比较平衡的值。

我们看Hashtable的一些源码：

Hashtable .ctor [http://www.xueit.com]

public Hashtable() : this(0, (float) 1f)
{
}
public Hashtable(int capacity, float loadFactor)
{
if (capacity <0)
{
thrownew ArgumentOutOfRangeException("capacity", Environment.GetResourceString("ArgumentOutOfRange_NeedNonNegNum"));
}
if ((loadFactor <0.1f) || (loadFactor > 1f))
{
thrownew ArgumentOutOfRangeException("loadFactor", Environment.GetResourceString("ArgumentOutOfRange_HashtableLoadFactor", newobject[] { 0.1, 1.0 }));
}
this.loadFactor =0.72f* loadFactor;
double num = ((float) capacity) /this.loadFactor;
if (num >2147483647.0)
{
thrownew ArgumentException(Environment.GetResourceString("Arg_HTCapacityOverflow"));
}
int num2 = (num >11.0) ? HashHelpers.GetPrime((int) num) : 11;
this.buckets =new bucket[num2];
this.loadsize = (int) (this.loadFactor * num2);
this.isWriterInProgress =false;
}

Hashtable 扩容是个耗时非常惊人的内部操作，它之所以写入效率仅为读取效率的 1/10 数量级，频繁的扩容是一个因素。当进行扩容时，散列表内部要重新 new 一个更大的数组，然后把原来数组的内容拷贝到新数组，并进行重新散列。如何 new这个更大的数组也有讲究。散列表的初始容量一般来讲是个素数。当扩容时，新数组的大小会设置成原数组双倍大小的相近的一个素数。

Hashtable expand [http://www.xueit.com]

privatevoid expand()
{
int prime = HashHelpers.GetPrime(this.buckets.Length *2);
this.rehash(prime);
}
privatevoid rehash(int newsize)
{
this.occupancy =0;
Hashtable.bucket[] newBuckets =new Hashtable.bucket[newsize];
for (int i =0; i <this.buckets.Length; i )
{
Hashtable.bucket bucket =this.buckets[i];
if ((bucket.key !=null) && (bucket.key !=this.buckets))
{
this.putEntry(newBuckets, bucket.key, bucket.val, bucket.hash_coll &0x7fffffff);
}
}
Thread.BeginCriticalRegion();
this.isWriterInProgress =true;
this.buckets = newBuckets;
this.loadsize = (int) (this.loadFactor * newsize);
this.UpdateVersion();
this.isWriterInProgress =false;
Thread.EndCriticalRegion();
}

HashTable数据结构存在问题：空间利用率偏低、受填充因子影响大、扩容时所有的数据需要重新进行散列计算。虽然Hash具有O(1)的数据检索效率，但它空间开销却通常很大，是以空间换取时间。所以Hashtable适用于读取操作频繁，写入操作很少的操作类型。

而Dictionary<K, V> 也是用的Hash算法，通过数组实现多条链式结构。不过它是采用分离链接散列法。采用分离链接散列法不受到装填因子的影响，扩容时原有数据不需要重新进行散列计算。

采用分离链接法的 Dictionary<TKey, TValue> 会在内部维护一个链表数组。对于这个链表数组 L0,L1,...，LM-1, 散列函数将告诉我们应当把元素 X 插入到链表的什么位置。然后在 find 操作时告诉我们哪一个表中包含了 X。这种方法的思想在于：尽管搜索一个链表是线性操作，但如果表足够小，搜索非常快(事实也的确如此，同时这也是查找，插入，删除等操作并非总是 O(1) 的原因)。特别是，它不受装填因子的限制。
这种情况下，常见的装填因子是 1.0。更低的装填因子并不能明显的提高性能，但却需要更多的额外空间。

Dictionary .ctor [http://www.xueit.com]

public Dictionary() : this(0, null)
{
}
public Dictionary(int capacity, IEqualityComparer<TKey> comparer)
{
if (capacity <0)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentOutOfRangeException(ExceptionArgument.capacity);
}
if (capacity >0)
{
this.Initialize(capacity);
}
if (comparer ==null)
{
comparer = EqualityComparer<TKey>.Default;
}
this.comparer = comparer;
}
privatevoid Resize()
{
int prime = HashHelpers.GetPrime(this.count *2);
int[] numArray =newint[prime];
for (int i =0; i < numArray.Length; i )
{
numArray[i] =-1;
}
Entry<TKey, TValue>[] destinationArray =new Entry<TKey, TValue>[prime];
Array.Copy(this.entries, 0, destinationArray, 0, this.count);
for (int j =0; j <this.count; j )
{
int index = destinationArray[j].hashCode % prime;
destinationArray[j].next = numArray[index];
numArray[index] = j;
}
this.buckets = numArray;
this.entries = destinationArray;
}

Dictionary的插入算法：1、计算key的hash值，并且找到buckets中目标桶的链首索引，2、从链上依次查找是否key已经保存，3、如果没有的话，判断是否存在freeList，4、如果存在freeList，从freeList上摘下结点保存数据，否则追加在count位置上。

Dictionary Add [http://www.xueit.com]

privatevoid Insert(TKey key, TValue value, bool add)
{
int freeList;
if (key ==null)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.key);
}
if (this.buckets ==null)
{
this.Initialize(0);
}
int num =this.comparer.GetHashCode(key) &0x7fffffff;
int index = num %this.buckets.Length;
for (int i =this.buckets[index]; i >=0; i =this.entries[i].next)
{
if ((this.entries[i].hashCode == num) &&this.comparer.Equals(this.entries[i].key, key))
{
if (add)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentException(ExceptionResource.Argument_AddingDuplicate);
}
this.entries[i].value = value;
this.version ;
return;
}
}
if (this.freeCount >0)
{
freeList =this.freeList;
this.freeList =this.entries[freeList].next;
this.freeCount--;
}
else
{
if (this.count ==this.entries.Length)
{
this.Resize();
index = num %this.buckets.Length;
}
freeList =this.count;
this.count ;
}
this.entries[freeList].hashCode = num;
this.entries[freeList].next =this.buckets[index];
this.entries[freeList].key = key;
this.entries[freeList].value = value;
this.buckets[index] = freeList;
this.version ;
}

buckets数组保存所有数据链的链首，Buckets[i]表示在桶i中数据链的链首元素。entries结构体数组用于保存实际的数据，通过next值作为链式结构的向后索引。删除的数据空间会被串入到freeList链表的首部，当再次插入数据时，会首先查找freeList链表，以提高查找entries中空闲数据项位置的效率。在枚举器中，枚举顺序为entries数组的下标递增顺序。

Dictionary Remove [http://www.xueit.com]

publicbool Remove(TKey key)
{
if (key ==null)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.key);
}
if (this.buckets !=null)
{
int num =this.comparer.GetHashCode(key) &0x7fffffff;
int index = num %this.buckets.Length;
int num3 =-1;
for (int i =this.buckets[index]; i >=0; i =this.entries[i].next)
{
if ((this.entries[i].hashCode == num) &&this.comparer.Equals(this.entries[i].key, key))
{
if (num3 <0)
{
this.buckets[index] =this.entries[i].next;
}
else
{
this.entries[num3].next =this.entries[i].next;
}
this.entries[i].hashCode =-1;
this.entries[i].next =this.freeList;
this.entries[i].key =default(TKey);
this.entries[i].value =default(TValue);
this.freeList = i;
this.freeCount ;
this.version ;
returntrue;
}
num3 = i;
}
}
returnfalse;
}

而SortedDictionary，MSDN是这样描述的：

SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>) 泛型类是检索运算复杂度为 O(log n) 的二叉搜索树，其中 n 是字典中的元素数。就这一点而言，它与 SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>) 泛型类相似。这两个类具有相似的对象模型，并且都具有 O(log n) 的检索运算复杂度。这两个类的区别在于内存的使用以及插入和移除元素的速度：

SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>) 使用的内存比 SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>) 少。

SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>) 可对未排序的数据执行更快的插入和移除操作：它的时间复杂度为 O(log n)，而 SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>) 为 O(n)。

如果使用排序数据一次性填充列表，则 SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>) 比 SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>) 快。

SortedDictionary<K, V>是按照K有序排列的(K, V)数据结构，以红黑树作为内部数据结构对K进行排列保存– TreeSet<T>，红黑树是一棵二叉搜索树，每个结点具有黑色或者红色的属性。它比普通的二叉搜索树拥有更好的平衡性。2-3-4树是红黑树在“理论”上的数据结构。

2-3-4树插入算法：类似于二叉搜索树的插入（插入数据插入到树的叶子结点），如果插入位置是2-结点或者3-结点，那么直接插入到当前结点，如果插入位置是4-结点，需要将当前的4-结点进行拆分，然后再执行后继的插入操作。

SortedDictionary Add [http://www.xueit.com]

publicvoid Add(T item)
{
if (this.root ==null)
{
this.root =new Node<T>(item, false);
this.count =1;
}
else
{
Node<T> root =this.root;
Node<T> node =null;
Node<T> grandParent =null;
Node<T> greatGrandParent =null;
int num =0;
while (root !=null)
{
num =this.comparer.Compare(item, root.Item);
if (num ==0)
{
this.root.IsRed =false;
ThrowHelper.ThrowArgumentException(ExceptionResource.Argument_AddingDuplicate);
}
if (TreeSet<T>.Is4Node(root))
{
TreeSet<T>.Split4Node(root);
if (TreeSet<T>.IsRed(node))
{
this.InsertionBalance(root, ref node, grandParent, greatGrandParent);
}
}
greatGrandParent = grandParent;
grandParent = node;
node = root;
root = (num <0) ? root.Left : root.Right;
}
Node<T> current =new Node<T>(item);
if (num >0)
{
node.Right = current;
}
else
{
node.Left = current;
}
if (node.IsRed)
{
this.InsertionBalance(current, ref node, grandParent, greatGrandParent);
}
this.root.IsRed =false;
this.count ;
this.version ;
}
}

我们来测试一下Hashtable、Dictionary和SortedDictionary的插入和查找性能。

性能测试代码 [http://www.xueit.com]

using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
namespace DictionaryTest
{
class Program
{
privatestaticint totalCount =10000;staticvoid Main(string[] args)
{
HashtableTest();
DictionaryTest();
SortedDictionaryTest();
Console.ReadKey();
} privatestaticvoid HashtableTest()
{
Hashtable hastable =new Hashtable();
Stopwatch watch =new Stopwatch();
watch.Start();
for (int i =1; i < totalCount; i )
{
hastable.Add(i, 0);
}
watch.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("Hashtable添加{0}个元素耗时：{1}ms",totalCount, watch.ElapsedMilliseconds));
Console.WriteLine("Hashtable不做查找测试");
hastable.Clear();
} privatestaticvoid DictionaryTest()
{
Dictionary<int, int> dictionary =new Dictionary<int, int>();
Stopwatch watch =new Stopwatch();
watch.Start();
for (int i =1; i < totalCount; i )
{
dictionary.Add(i, 0);
}
watch.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("Dictionary添加{0}个元素耗时：{1}ms",totalCount, watch.ElapsedMilliseconds));
watch.Reset();
watch.Start();
dictionary.Select(o => o.Key %1000==0).ToList().ForEach(o => { });
watch.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("Dictionary查找能被1000整除的元素耗时：{0}ms", watch.ElapsedMilliseconds));
dictionary.Clear();
} privatestaticvoid SortedDictionaryTest()
{
SortedDictionary<int, int> dictionary =new SortedDictionary<int, int>();
Stopwatch watch =new Stopwatch();
watch.Start();
for (int i =1; i < totalCount; i )
{
dictionary.Add(i, 0);
}
watch.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("SortedDictionary添加{0}个元素耗时：{1}ms",totalCount, watch.ElapsedMilliseconds));
watch.Reset();
watch.Start();
dictionary.Select(o => o.Key %1000==0).ToList().ForEach(o => { });
watch.Stop();
Console.WriteLine(string.Format("SortedDictionary查找能被1000整除的元素耗时：{0}ms", watch.ElapsedMilliseconds));
dictionary.Clear();
}
}
}

最终结果如图：

另外一些介绍以及连接：http://www.cnblogs.com/plin2008/archive/2009/05/05/1450201.html
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原文地址：https://www.cnblogs.com/Rampage/p/2263283.html