C# 解决在Dictionary中使用枚举的效率问题-C#/.NET开发

这篇文章主要介绍了C# 解决在Dictionary中使用枚举的效率问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

使用字典的好处

System.Collections.Generic命名空间下的Dictionary，它的功能非常好用，且功能与现实中的字典是一样的。

它同样拥有目录和正文，目录用来进行第一次的粗略查找，正文进行第二次精确查找。通过将数据进行分组，形成目录，正文则是分组后的结果。它是一种空间换时间的方式，牺牲大的内存换取高效的查询效率。所以，功能使用率查询>新增时优先考虑字典。


        public static Tvalue DicTool<Tkey, Tvalue>(Tkey key, Dictionary<Tkey, Tvalue> dic)
        {
            return dic.TryGetValue(key, out Tvalue _value) ? _value : (Tvalue)default;
        }


           Stopwatch stopwatch = Stopwatch.StartNew();
            for (int i = 0; i < 1; i++)
            {
                DicTool(0, Dic);
            }
            stopwatch.Stop();
            Console.WriteLine(stopwatch.Elapsed);

执行时间00:00:00.0003135


            Stopwatch stopwatch = Stopwatch.StartNew();
            for (int i = 0; i < 10000; i++)
            {
                DicTool(0, Dic);
            }
            stopwatch.Stop();
            Console.WriteLine(stopwatch.Elapsed);

执行时间00:00:00.0005091

从上面可以看出，它进行大量查询时的用时非常短，查询效率极高。但使用时需要避免使用枚举作为关键词进行查询；它会造成查询效率降低。

使用枚举作为key时查询效率变低


 Stopwatch stopwatch = Stopwatch.StartNew();
            for (int i = 0; i < 10000; i++)
            {
                DicTool(MyEnum.one, Dic);
            }
            stopwatch.Stop();
            Console.WriteLine(stopwatch.Elapsed);

执行时间00:00:00.0011010

从这里的执行时间可以看出，查询效率大大降低。

优化方案：使用int代替enum，enum强制转型后间接查询；可使查询效率与非枚举的直接查询相近。（还有其他的优化方案，个人只使用过这个）


using System;
using System.Diagnostics;
using System.Collections.Generic;
namespace Test
{
    public class Program
    {
        public enum MyEnum : int
        {
            one,
            two,
            three
        }
        public static void Main(string[] args)
        {
            Dictionary<int, int> Dic = new Dictionary<int, int>()
            {
                { (int)MyEnum.one,1},
                { (int)MyEnum.two,2},
                { (int)MyEnum.three,3}
            };
            Stopwatch stopwatch = Stopwatch.StartNew();
            for (int i = 0; i < 10000; i++)
            {
                DicTool((int)MyEnum.one, Dic);
            }
            stopwatch.Stop();
            Console.WriteLine(stopwatch.Elapsed);
        }
        public static Tvalue DicTool<Tkey, Tvalue>(Tkey key, Dictionary<Tkey, Tvalue> dic)
        {
            return dic.TryGetValue(key, out Tvalue _value) ? _value : (Tvalue)default;
        }
    }
}

执行时间 00:00:00.0005005

为什么使用枚举会降低效率

使用ILSpy软件反编译源码，得到以下：


public bool TryGetValue(TKey key, out TValue value)
{
    int num = this.FindEntry(key);
    if (num >= 0)
    {
        value = this.entries[num].value;
        return true;
    }
    value = default(TValue);
    return false;
}
private int FindEntry(TKey key)
{
    if (key == null)
    {
        ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.key);
    }
    if (this.buckets != null)
    {
        int num = this.comparer.GetHashCode(key) & 2147483647;
        for (int i = this.buckets[num % this.buckets.Length]; i >= 0; i = this.entries[i].next)
        {
            if (this.entries[i].hashCode == num && this.comparer.Equals(this.entries[i].key, key))
            {
                return i;
            }
        }
    }
    return -1;
}

查看Dictionary源码后可以知道，效率减低来源于this.comparer.GetHashCode(key) 这段代码。

comparer是使用了泛型的成员，它内部使用int类型不会发生装箱，但是由于Enum没有IEquatable接口，内部运行时会引起装箱行为，该行为降低了查询的效率。

IEquatable源码：


namespace System
{
 [__DynamicallyInvokable]
 public interface IEquatable<T>
 {
  [__DynamicallyInvokable]
  bool Equals(T other);
 }
}

装箱：值类型转换为引用类型（隐式转换）

把数据从栈复制到托管堆中，栈中改为存储数据地址。

拆箱：引用类型转换为值类型（显式转换）

补充：C#中Dictionary<Key,Value>中[]操作的效率问题

今天有朋友问到如果一个Dictionary<Key,Value>中如果数据量很大时，那么[ ]操作会不会效率很低。

感谢微软开源C#,让我们有机会通过代码验证自己的猜想。

此处是微软C#的源代码地址

先上结论：Dictionary<Key,Value>的[ ]操作的时间 = 一次调用GetHashCode + n次调用Key.Equals的时间之和。

期中n受传入的key的GetHashCode 的重复率影响，比如传入的key的hash值为5，Dictionary中hash值为5的值有100个，这100值相当于用链表存储，如果要查找的值在第20个那么n的值就是19。如果GetHashCode 基本没什么重复率，那么n始终1，极端情况下n可能为一个很大的数（参考测试代码）。

C#中的关键代码如下：


 int hashCode = comparer.GetHashCode(key) & 0x7FFFFFFF;
                for (int i = buckets[hashCode % buckets.Length]; i >= 0; i = entries[i].next) {
                    if (entries[i].hashCode == hashCode && comparer.Equals(entries[i].key, key)) return i;

同时在这里我想说一下Dictionary<Key,Value>类中数据的组织结构：


        private struct Entry {
            public int hashCode;    // Lower 31 bits of hash code, -1 if unused
            public int next;        // Index of next entry, -1 if last
            public TKey key;           // Key of entry
            public TValue value;         // Value of entry
        } 
        private int[] buckets;
        private Entry[] entries;

期中buckets是保存所有的相同hash值的Entry的链表头，而相同hash值的Entry是通过Entry .next连接起来的。在新加入的Value时，如果已经存在相同hash值会将buckets中的值更新，如果不存在则会加入新的值，关键代码如下：


            entries[index].hashCode = hashCode;
            entries[index].next = buckets[targetBucket];
            entries[index].key = key;
            entries[index].value = value;
            buckets[targetBucket] = index;

注意最后一句，将新加入值的下标inddex的值赋值给了buckets，这样相当于就更新了链表头指针。这个链表就是前面产生n的原因。

下面我放一些测试的结果：

当GetHashCode的消耗为1ms时：

当GetHashCode的消耗为100ms时：

增加的消耗是99ms也就是GetHashCode增加的消耗，后面的尾数就是上面公式里的n。

附测试代码如下：


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Threading; 
namespace ConsoleApplication1
{
    class Program
    {
        public class Test1
        {
            private ushort num = 0;
            public Test1(ushort a)
            {
                num = a;
            }
 
            public override int GetHashCode()
            {
                Thread.Sleep(1);
                return num / 100;
            }
 
            public override bool Equals(object obj)
            {
                Thread.Sleep(1);
                return num.Equals((obj as Test1).num);
            }
        }
 
        static void Main(string[] args)
        {
            Dictionary<Test1, string> testDic = new Dictionary<Test1, string>();
            for (ushort a = 0; a < 100; a++)
            {
                Test1 temp = new Test1(a);
                testDic.Add(temp, a.ToString());
            }
 
            Stopwatch stopWatch = new Stopwatch();
            string str = "";
 
            stopWatch.Start();
            str = testDic[new Test1(99)];
            stopWatch.Stop();
            Console.WriteLine("num = " + str +" pass Time = " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
 
            stopWatch.Restart();
            str = testDic[new Test1(1)];
            stopWatch.Stop();
            Console.WriteLine("num = " + str + " pass Time = " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
 
            stopWatch.Restart();
            str = testDic[new Test1(50)];
            stopWatch.Stop();
            Console.WriteLine("num = " + str + " pass Time = " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
 
            stopWatch.Restart();
            str = testDic[new Test1(98)];
            stopWatch.Stop();
            Console.WriteLine("num = " + str + " pass Time = " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
 
            stopWatch.Restart();
            str = testDic[new Test1(97)];
            stopWatch.Stop();
            Console.WriteLine("num = " + str + " pass Time = " + stopWatch.ElapsedMilliseconds);
        }
    }
}

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持得得之家。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。