V2AS问路
C# Dictionary（字典）源码解析&效率分析
阅读原文时间：2023年07月11日阅读：5

　　通过查阅网上相关资料和查看微软源码，我对Dictionary有了更深的理解。

　　Dictionary，翻译为中文是字典，通过查看源码发现，它真的内部结构真的和平时用的字典思想一样。

　　我们平时用的字典主要包括两个两个部分，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。

　　而Dictionary对应的是 int[] buckets 和 Entry[] entries，buckets用来记录要查询元素分组的起始位置（这么些是为了方便理解，其实是最后一个插入元素的位置没有元素为-1，查找同组元素通过 entries 元素中的 Next 遍历，后面会提到），entries记录所有元素。分组依据是计算元素 Key 的哈希值与 buckets 的长度取余，余数就是分组，指向buckets 位置。通过先查找 buckets 确定元素分组的起始位置，再遍历分组内元素查找到准确位置。与对应的目录和正文相同，buckets的 长度大于等于 entries（我理解是为扩展做准备的），buckets 的长度使用 HashHelpers.GetPrime(capacity) 计算，是一个计算得到的最优值。capacity是字典的容量，大于等于字典中实际存储元素个数。

　　Dictionary与真实的字典不同之处在于，真实字典的分组结果的物理位置是连续的，而 Dictionary 不是，他的物理位置顺序就是插入的顺序，而分组信息记录在 entries 元素中的 Next 中，Next 是个 int 字段，用来记录同组元素的下一个位置（若当前为该组第一个插入元素则记录-1，第一个插入元素在分组遍历的最后一个）

1.Add（Insert 新增&更新方法）

　　Add和使用[]更新实际就是调用的Insert，代码如下。

　　首先计算key的哈希值，与buckets取余后确定目录位置，找到entries的位置，然后通过.next方式遍历分组内元素，确定是否存在同key元素，再进行新增或更新操作

public void Add(TKey key, TValue value)
{
Insert(key, value, true);
}

Add

public TValue this[TKey key]
{
get
{
int i = FindEntry(key);
if (i >= 0) return entries[i].value;
ThrowHelper.ThrowKeyNotFoundException();
return default(TValue);
}
set
{
Insert(key, value, false);
}
}

索引器

private void Insert(TKey key, TValue value, bool add)
{

if (key == null)  
{  
    ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.key);  
}

if (buckets == null) Initialize(0);  
int hashCode = comparer.GetHashCode(key) & 0x7FFFFFFF;  
int targetBucket = hashCode % buckets.Length;

#if FEATURE_RANDOMIZED_STRING_HASHING
int collisionCount = 0;
#endif

for (int i = buckets\[targetBucket\]; i >= 0; i = entries\[i\].next)  
{  
    if (entries\[i\].hashCode == hashCode && comparer.Equals(entries\[i\].key, key))  
    {  
        if (add)  
        {  
            ThrowHelper.ThrowArgumentException(ExceptionResource.Argument\_AddingDuplicate);  
        }  
        entries\[i\].value = value;  
        version++;  
        return;  
    }

#if FEATURE_RANDOMIZED_STRING_HASHING
collisionCount++;
#endif
}
int index;
if (freeCount > 0)
{
index = freeList;
freeList = entries[index].next;
freeCount--;
}
else
{
if (count == entries.Length)
{
Resize();
targetBucket = hashCode % buckets.Length;
}
index = count;
count++;
}

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

#if FEATURE_RANDOMIZED_STRING_HASHING

#if FEATURE_CORECLR
// In case we hit the collision threshold we'll need to switch to the comparer which is using randomized string hashing
// in this case will be EqualityComparer.Default.
// Note, randomized string hashing is turned on by default on coreclr so EqualityComparer.Default will
// be using randomized string hashing

        if (collisionCount > HashHelpers.HashCollisionThreshold && comparer == NonRandomizedStringEqualityComparer.Default)  
        {  
            comparer = (IEqualityComparer<TKey>) EqualityComparer<string>.Default;  
            Resize(entries.Length, true);  
        }

#else
if(collisionCount > HashHelpers.HashCollisionThreshold && HashHelpers.IsWellKnownEqualityComparer(comparer))
{
comparer = (IEqualityComparer) HashHelpers.GetRandomizedEqualityComparer(comparer);
Resize(entries.Length, true);
}
#endif // FEATURE_CORECLR

#endif

}

Insert

private int FindEntry(TKey key) {
if( key == null) {
ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.key);
}

        if (buckets != null) {  
            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;  
            }  
        }  
        return -1;  
    }

FindEntry

2.Resize（重新调整大小）

　　虽然这是个私有方法，但我认为关键。它会在元素个数即将超过容量时调用，代码如下，简单说明一下。

　　该方法会声明一个 newBuckets 和 newEntrues 用来替换之前的 buckets 和 entrues，声明后会重构这两个数组，将 entrues 的值复制到 entrues，重新计算 newBuckets 的值，如果频繁触发该方法消耗是较大的，所以创建 Dictionary 时建议指定合理的 capacity（容量）

private void Resize(int newSize, bool forceNewHashCodes)
{
Contract.Assert(newSize >= entries.Length);
int[] newBuckets = new int[newSize];
for (int i = 0; i < newBuckets.Length; i++) newBuckets[i] = -1; Entry[] newEntries = new Entry[newSize]; Array.Copy(entries, 0, newEntries, 0, count); if (forceNewHashCodes) { for (int i = 0; i < count; i++) { if (newEntries[i].hashCode != -1) { newEntries[i].hashCode = (comparer.GetHashCode(newEntries[i].key) & 0x7FFFFFFF); } } } for (int i = 0; i < count; i++) { if (newEntries[i].hashCode >= 0)
{
int bucket = newEntries[i].hashCode % newSize;
newEntries[i].next = newBuckets[bucket];
newBuckets[bucket] = i;
}
}
buckets = newBuckets;
entries = newEntries;
}

Resize

3.Remove（移除）

　　依据key查到元素，将元素赋值为初始值，freeList记录该位置，下次新增会填充该位置

public bool Remove(TKey key)
{
if (key == null)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.key);
}

if (buckets != null)  
{  
    int hashCode = comparer.GetHashCode(key) & 0x7FFFFFFF;  
    int bucket = hashCode % buckets.Length;  
    int last = -1;  
    for (int i = buckets\[bucket\]; i >= 0; last = i, i = entries\[i\].next)  
    {  
        if (entries\[i\].hashCode == hashCode && comparer.Equals(entries\[i\].key, key))  
        {  
            if (last < 0)  
            {  
                buckets\[bucket\] = entries\[i\].next;  
            }  
            else  
            {  
                entries\[last\].next = entries\[i\].next;  
            }  
            entries\[i\].hashCode = -1;  
            entries\[i\].next = freeList;  
            entries\[i\].key = default(TKey);  
            entries\[i\].value = default(TValue);  
            freeList = i;  
            freeCount++;  
            version++;  
            return true;  
        }  
    }  
}  
return false;

}

Remove

　　展示一个 Dictionary 实际存储效果图

新增效率：

 

时间ms

Dictionary

0.5643

Array

0.0238

List

0.0853

　　这是新增10000个元素操作耗费时间，Dictionary要比Array和List差不多高一个数量级。Array耗时最小是因为最开始就把所有空间申请好了。

查询效率：

 

10

100

1000

10000

Dictionary

0.0056

0.0062

0.0056

0.0079

Array遍历

0.0022

0.0142

0.1228

1.2396

Array迭代器

0.0574

0.4278

6.1383

82.0934

List遍历

0.0028

0.0238

0.2588

2.3558

List.Find

0.0654

0.091

0.3384

2.8768

List迭代器

0.0079

0.029

0.2958

3.6625

　　可以看出元素在10个时除了Array迭代器和List.Find外，其他的没有较大差异。Array迭代器耗时的原因是涉及拆箱操作，List.Find可能是Lambda表达式的原因。当元素个数达到100时，Dictionary查询速度就相对快很多。随着元素数量增加，Dictionary查询速度并无太大差异，而其他查询呈倍数增长。

内存对比（元素个数10000）

 

字节差异

Dictionary

350456

Array

40000左右

List

65572

　　通过VS查看内存情况（太菜了不知道Array对应的内存怎么看，估计40000左右）

　　附测试代码

using System;
using System.Collections.Generic;
using Microsoft.VisualStudio.TestTools.UnitTesting;
using System.Diagnostics;

namespace ToolBoxTest
{
///

/// CommonTest 的摘要说明 ///
[TestClass]
public class CommonTest
{
[TestMethod]
public void Test1()
{
Stopwatch sw = new Stopwatch();
sw.Start();
List list = new List();
Dictionary dic = new Dictionary();
int count = 10000;
int key = count / 2;
int[] arr = new int[count];
sw.Stop();

        sw.Restart();  
        for (int i = 0; i < count; i++)  
        {  
            arr\[i\] = i;  
        }  
        sw.Stop();  
        TimeSpan tt1 = sw.Elapsed;

        sw.Restart();  
        for (int i = 0; i < count; i++)  
        {  
            list.Add(i);  
        }  
        sw.Stop();  
        TimeSpan tt2 = sw.Elapsed;

        sw.Restart();  
        for (int i = 0; i < count; i++)  
        {  
            dic.Add(i, i);  
        }  
        sw.Stop();  
        TimeSpan tt3 = sw.Elapsed;

        //字典  
        sw.Restart();  
        for(int j=0;j<100;j++)  
        {  
            int index2 = dic\[key\];  
        }  
        sw.Stop();  
        TimeSpan ts0 = sw.Elapsed;

        //数组 遍历  
        sw.Restart();  
        for (int j = 0; j < 100; j++)  
        {  
            for (int i = 0; i < count; i++)  
                if (arr\[i\] == key) break;  
        }  
        sw.Stop();  
        TimeSpan ts11 = sw.Elapsed;

        //数组 迭代器  
        sw.Restart();  
        for (int j = 0; j < 100; j++)  
        {  
            var p = arr.GetEnumerator();  
            while (p.MoveNext())  
            {  
                if ((int)p.Current == key)  
                    break;  
            }  
        }  
        sw.Stop();  
        TimeSpan ts12 = sw.Elapsed;

        //列表 遍历  
        sw.Restart();  
        for (int j = 0; j < 100; j++)  
        {  
            for (int i = 0; i < count; i++)  
                if (list\[i\] == key) break;  
        }  
        sw.Stop();  
        TimeSpan ts21 = sw.Elapsed;

        //列表 Find  
        sw.Restart();  
        for (int j = 0; j < 100; j++)  
        {  
            list.Find(x => x == key);  
        }  
        sw.Stop();  
        TimeSpan ts22 = sw.Elapsed;

        //列表 迭代器  
        sw.Restart();  
        for (int j = 0; j < 100; j++)  
        {  
            var q = list.GetEnumerator();  
            while (q.MoveNext())  
            {  
                if (q.Current == key)  
                    break;  
            }  
        }  
        sw.Stop();  
        TimeSpan ts23 = sw.Elapsed;  
    }  
}

}

测试代码

　　Dictionary 和我们日常用到的字典原理是一样的，通过目录→正文两次查找的方式查找元素，是一种空间换时间的方式，查询效率很高，大多数情况经过2次查询即可查到（需计算hashCode），但是相应的，开辟了多几倍的内存空间。另外，新增效率Dictionary明显较差，所以使用时要分情况而定，查询>新增（编辑）时优先考虑字典，它的查询效率真的很高。

使用注意点：

　　1.使用前尽量指定合适的容量，字典内元素个数应尽量避免超过容量

　　2.查询时应避免使用 Contains + [] 的方式取值，建议使用 TryGetValue，因为前者实际上是进行了两次查询，而后者是一次

参考：

https://www.cnblogs.com/zhili/p/DictionaryInDepth.html

https://referencesource.microsoft.com/#mscorlib/system/collections/generic/dictionary.cs

手机扫一扫

移动阅读更方便

阿里云服务器
腾讯云服务器
七牛云服务器

你可能感兴趣的文章

Service Mesh深度学习系列part1—istio源码分析之pilot-agent模块分析
hadoop集群搭建及编程实践
手写raft(三) 实现日志压缩

4

Linux 可执行文件瘦身指令 strip 使用示例

5

手写raft(二) 实现日志复制

6

ignite

7

hashtable分析