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  • C#编程(五十九)----------集合的性能

    各种集合的性能

    许多集合类提供了相同的功能,例如,SortedList类与SortedDictionary类的功能几乎完全相同.但是,其性能常常有很大的区别.SortedList集合使用的内存少,SortedDictionary集合的元素检索速度快.

    MSDN文档中,集合的方法常常有性能提示,给出了以大O(字母)表示的操作时间:

    O(1)

    O(log n)

    O(n)

    O(1)表示无论集合中有多少数据项,这个操作需要的时间都不变.例如ArrayList类的Add()方法就具有O(1)行为.无论列表中有多少个元素,在列表末尾添加一个新元素的时间都相同.Count属性会给出元素个数,所以很容易找到列表末尾.

    O(n)表示对于集合中的每个元素,需要增加的时间都相同.如果需要重新给集合分配内存,ArrayList类的Add()方法就是一个O(n)操作.改变容量,需要复制列表,赋值的时间随元素的增加而线性增加.

    O(log n)表示操作需要的时间随集合中元素的增加而增加,但每个元素需要增加的时间不是线性的,而是呈对数曲线.在集合中执行插入操作时,SortedDictionary<TKey,TValue>集合类具有O(log n)行为,SortedList<TKey,TValue>集合类具有O(n)行为.这里SortedDictionary<TKey,TValue>集合类要快得多,因为它在树形结构中插入元素的效率要比列表中高得多.

    下表列出了集合类及其执行不同操作的性能,例如添加,插入和删除元素.使用这个表可以选择性能最佳的集合类.左列是集合类,Add列出了在集合中的添加元素所需要的时间.List<T>HashSet<T>类把Add方法定义为集合中添加元素.其他几何类用不同的方法把元素添加到集合中.例如Stack<T>类定义了Push()方法,Queue<T>类定义了Enqueue()方法,这些信息也列在表中.

    如果单元格中有多个大O,表示若集合需要重置大小,该操作就需要一定的时间.例如,List<T>类中,添加元素的时间为O(1).如果集合的容量不够大,需要重置大小,重置大小需要的时间长度就是O(n).集合越大,重置大小操作的时间就越长.最好避免重置集合的大小,而应把集合容量设置为一个可以包含所有元素的值.

    如果单元格的内容是na(not applicatable),就表示这个操作不能应用与这种集合类型.

    集合

    Add

    insert

    Remove

    Item

    Sort

    Find

    List<T>

    如果集合必须重置大小,就是O(1)O(n)

    O(n)

    O(n)

    O(1)

    O(n log n),最坏的情况是O(n^2)

    O(n)

    stack<T>

    Push(),如果栈必须重置大小,就是O(1)O(n)

    na

    Pop(),O(1)

    na

    na

    na

    Queue<T>

    Enqueue(),如果集合必须重置大小,就是O(1)O(n)

    na

    Dequeue(),O(1)

    na

    na

    na

    HashSet<T>

    如果集合必须重置大小,就是O(1)O(n)

    Add(),O(1)O(n)

    O(1)

    na

    na

    na

    LinkedList<T>

    AddLast(),O(1)

    AddAfter()

    O(1)

    O(1)

    na

    na

    O(n)

    Dictionary<TKey,TValue>

    O(1)O(n)

    na

    O(1)

    O(1)

    na

    na

    SortedDictionary<TKey,TValue>

    O(log n)

    na

    O(log n)

    O(log n)

    na

    na

    SortedList<TKey,TValue>

    无序数据为O(n);如果必须重置大小就是O(n);到列表的尾部就是O(log n)

    na

    O(n)

    读写是O(log n);如果键在列表中,就是O(log n);如果键不在列表中,就是O(n)

    na

    na

     

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/android-blogs/p/6610105.html
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