C# Dictionary枚举效率 C# 解决在Dictionary中使用枚举的效率问题
TIMIZ 人气:0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。
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。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
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