Net集合类的研究-有序集合(二)-SortedDictionary<TKey,TValue>
Net集合类的研究-有序集合(二)-SortedDictionary<TKey,TValue>
从类名就可以看出SortedDictionary<TKey,TValue>和上篇介绍的SortedList一样,都是有序集合,但从类内部的存储结构上看,两者有很大区别,SortedList内部用数组保存,只能算是有序线性表,而SortedDictionary<TKey,TValue>的内部结构是红黑树。
园子里有不少关于红黑树的好文章,已将红黑树分析的很透彻。所以这里不讨论红黑树的结构原理,而讨论SortedDictionary和SortedList有什么差异?何时应该选择使用SortedDictionary?
SortedDictionary内部结构是红黑树,红黑树是平衡二叉树的一种,SortedList是有序线性表,内部结构是Array,运用了二分查找法提高效率。从两者查找、插入、删除操作的时间复杂度来看,都为O(LogN),分辨不出优劣,但内部结构的不同导致了实际操作中的性能差异。
SortedDictionary和SortedList性能比较--插入
由于SortedList用数组保存,每次进行插入操作时,首先用二分查找法找到相应的位置,得到位置以后,SortedList会把该位置以后的值依次往后移一个位置,空出当前位,再把值插入,这个过程中用到了Array.Copy方法,而调用该方法是比较损耗性能的,代码如下:
private void Insert(int index, TKey key, TValue value) { ...... if (index < this._size) { Array.Copy(this.keys, index, this.keys, index + 1, this._size - index); Array.Copy(this.values, index, this.values, index + 1, this._size - index); } ...... }
SortedDictionary在添加操作时,只会根据红黑树的特性,旋转节点,保持平衡,并没有对Array.Copy的调用。
现在我们用数据测试一下:循环一个int型、容量为100000的随机数组,分别用SortedList和SortedDictionary添加。(代码中的CodeTimer类,来自老赵的文章。)
public void SortedAddInTest() { Random random = new Random(); int array_count = 100000; List<int> intList = new List<int>(); for (int i = 0; i <= array_count; i++) { int ran = random.Next(); intList.Add(ran); } SortedList<int, int> sortedlist_int = new SortedList<int, int>(); SortedDictionary<int, int> dic_int = new SortedDictionary<int, int>(); CodeTimer.Time("sortedList_Add_int", 1, () => { foreach (var item in intList) { if (sortedlist_int.ContainsKey(item) == false) sortedlist_int.Add(item, item); } }); CodeTimer.Time("sortedDictionary_Add_int", 1, () => { foreach (var item in intList) { if (dic_int.ContainsKey(item) == false) dic_int.Add(item, item); } }); }
结果跟之前分析的一样,为:
sortedList_Add_int
Time Elapsed: 4,311ms
CPU Cycles: 8,249,183,130
Gen0: 0
Gen1: 0
Gen2: 0
sortedDictionary_Add_int
Time Elapsed: 217ms
CPU Cycles: 278,164,530
Gen0: 1
Gen1: 1
Gen2: 0
由此可以看出:在大量添加操作的情况下,SortedDictionary性能优于SortedList。
SortedDictionary和SortedList性能比较--查询
两者的查询操作中,时间复杂度都为O(LogN),且源码中也没有额外的操作造成性能损失,那么他们在查询操作中性能如何?继续上面一个例子进行测试。
public void SortedAddInTest() { ...... CodeTimer.Time("sortedList_Search_int", 1, () => { foreach (var item in intList) { sortedlist_int.ContainsKey(item); } }); CodeTimer.Time("sortedDictionary_Search_int", 1, () => { foreach (var item in intList) { dic_int.ContainsKey(item); } }); }
结果为:
sortedList_Search
Time Elapsed: 602ms
CPU Cycles: 1,156,460,630
Gen0: 0
Gen1: 0
Gen2: 0
sortedDictionary_Search
Time Elapsed: 667ms
CPU Cycles: 1,256,685,950
Gen0: 0
Gen1: 0
Gen2: 0
可以得出:两者在循环10w次的情况下,仅仅相差几十毫秒,可以看出,两者的查询操作性能相差不大。
SortedDictionary和SortedList性能比较--删除
从添加操作例子可以看出,由于SortedList内部使用数组进行存储数据,而数组本身的局限性使得SortedList大部分的添加操作都要调用Array.Copy方法,从而导致了性能的损失,这种情况同样存在于删除操作中。
SortedList每次删除操作都会将删除位置后的值往前挪动一位,以填补删除位置的空白,这个过程刚好跟添加操作反过来,同样也需要调用Array.Copy方法,相关代码如下。
public void RemoveAt(int index) { ...... if (index < this._size) { Array.Copy(this.keys, index + 1, this.keys, index, this._size - index); Array.Copy(this.values, index + 1, this.values, index, this._size - index); } ...... }
情况跟添加操作一样,所以先在这里预测一下:在大量删除操作的情况下时,SortedDictionary的性能优于SortedList。
让我们继续上面的测试代码来验证这一点。
public void SortedDictionaryTest() { //....... CodeTimer.Time("sortedList_Delete_String", 1, () => { foreach (var item in temp_List) { sortedlist.Remove(item); } }); CodeTimer.Time("sortedDictionary_Delete_String", 1, () => { foreach (var item in temp_List) { dic.Remove(item); } }); }
结果跟之前预测的一样,SortedDictionary的性能较好,如下:
sortedList_Delete
Time Elapsed: 13,346ms
CPU Cycles: 25,040,378,250
Gen0: 0
Gen1: 0
Gen2: 0
sortedDictionary_Delete
Time Elapsed: 731ms
CPU Cycles: 1,335,367,350
Gen0: 0
Gen1: 0
Gen2: 0
总结
SortedDictionary内部用红黑表存储数据,SortedList用数组存储数据,两者的查询效率差不多,但由于数组本身的限制,在大量添加删除操作的情况下,SortedDictionary的性能优于SortedList,而SortedList又存在二倍扩充的问题,在内存占用上也处于劣势。(这两者的添加删除操作因Array.Copy造成的性能差异也同样存在于泛型链表LinkedList<T>和线性表中,我之前关于链表的文章里忘记分析这一块了,^_^)
此处我有了一个迷惑,既然SortedDictionary的性能全面优于SortedList,那SortedList存在的意义是什么?我找来找去只发现SortedList的一个优点就两种获取单个元素的方式--key和index,这点在上篇文章也有提到,难道SortedList的优点只有这个?
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