织梦网站上传新闻,A00网站建设,网络营销方案毕业设计,企业网站建设总结报告DictionaryK, V
底层数据结构#xff1a;使用哈希表#xff08;Hash Table#xff09;#xff0c;由一个数组和链表#xff08;或在.NET Core 2.1 及之后版本中#xff0c;当链表长度达到一定阈值时转换为红黑树#xff09;组成。数组中的每个元素称为一个桶K, V
底层数据结构使用哈希表Hash Table由一个数组和链表或在.NET Core 2.1 及之后版本中当链表长度达到一定阈值时转换为红黑树组成。数组中的每个元素称为一个桶Bucket用于存储键值对。工作原理添加键值对时先计算键Key的哈希码通过哈希码对数组长度取模得到对应的桶索引。若该桶为空直接将键值对存入若不为空即发生哈希冲突则以链表或红黑树的形式将新的键值对添加到该桶的链表或红黑树中。查找元素时先计算键的哈希码定位到桶然后在桶内的链表或红黑树中通过键的比较调用Equals方法找到对应的值。
Hashtable
底层数据结构同样基于哈希表实现由数组和链表构成。数组中的每个元素是一个桶用于存储键值对。工作原理添加键值对时计算键的哈希码对数组长度取模确定桶索引。若桶为空直接存入键值对若桶已有元素哈希冲突则将新键值对添加到该桶的链表中。查找元素时先计算键的哈希码定位桶再在桶内链表中通过键的比较调用Equals方法获取对应的值。与DictionaryK, V不同的是Hashtable是线程安全的因为其方法实现中添加了synchronized关键字在多线程环境下可确保线程同步但性能相对DictionaryK, V较低并且Hashtable的键和值都是object类型存储和获取时可能需要类型转换存在装箱和拆箱操作。
查找效率
理想情况二者在理想情况下查找效率都较高。它们内部都基于哈希表结构通过计算键的哈希码来定位存储位置。在没有哈希冲突即不同键计算出的哈希码对应到哈希表中的不同位置时查找操作可以在接近常数时间O (1)内完成即能快速定位到目标键值对。存在哈希冲突时 Hashtable当发生哈希冲突同一桶中存在多个键值对以链表形式存储时查找时需要在链表中顺序比较键。如果哈希冲突严重链表较长查找效率会降低时间复杂度可能退化为 O (n)n 为链表长度。不过由于其内部实现对哈希函数等进行了优化在一般情况下能较好地分散哈希值减少冲突。DictionaryK, V 在.NET Core 2.1 之前处理哈希冲突与Hashtable类似通过链表存储冲突的键值对冲突严重时查找效率受链表长度影响。在.NET Core 2.1 及之后版本中当链表长度达到一定阈值通常为 8 时会将链表转换为红黑树。红黑树是一种自平衡的二叉搜索树查找操作的时间复杂度为 O (log n)相比于长链表的 O (n)在冲突较多时能提供更稳定和高效的查找性能。
