• 泛型字典类比较


    [] Dictionary<TKey,TValue>, SortedDictionary<TKey,TValue>, SortedList<TKey,TValue>横向评测

    Dictionary<TKey,TValue>SortedDictionary<TKey,TValue> SortedList<TKey,TValue>.NET Framework的三个泛型的关键字查找的类,都属于System.Collections.Generic命名空间。它们无论是名字还是功能都十分相似,以至于实际运用的时候我们会经常混淆。因此有必要比较一下它们。

    1. 实现

    查阅 MSDN 得到如下资料:

    Dictionary<TKey, TValue>泛型类提供了从一组键到一组值的映射。字典中的每个添加项都由一个值及其相关联的键组成。通过键来检索值的速度是非常快的,接近于O(1),这是因为Dictionary<TKey, TValue>类是作为一个哈希表来实现的。

    检索速度取决于为TKey指定的类型的哈希算法的质量。

    可见,Dictionary<TKey, TValue>基本上就是一个Hashtable。不过它比Hashtable类快,因为它支持泛型~(稍后我们会用实验证明,即使使用Object类型的Dictionary也比 Hashtable稍快)

    SortedDictionary<TKey, TValue>泛型类是检索运算复杂度为O(log n)的二叉搜索树,其中n是字典中的元素数。就这一点而言,它与SortedList<TKey, TValue>泛型类相似。这两个类具有相似的对象模型,并且都具有O(log n)的检索运算复杂度。这两个类的区别在于内存的使用以及插入和移除元素的速度。

    SortedList<TKey, TValue>使用的内存比SortedDictionary<TKey, TValue>少。

    SortedDictionary<TKey, TValue>可对未排序的数据执行更快的插入和移除操作:它的时间复杂度为O(log n),而SortedList<TKey, TValue>O(n)

    如果使用排序数据一次性填充列表,则SortedList<TKey, TValue> SortedDictionary<TKey, TValue>快。

    每个键/值对都可以作为KeyValuePair<TKey, TValue>结构进行检索,或作为 DictionaryEntry通过非泛型IDictionary接口进行检索。

    只要键用作SortedDictionary<TKey, TValue>中的键,它们就必须是不可变的。SortedDictionary<TKey, TValue>中的每个键必须是唯一的。键不能为 null引用),但是如果值类型TValue为引用类型,该值则可以为空。

    SortedDictionary<TKey, TValue>需要比较器实现来执行键比较。可以使用一个接受 comparer参数的构造函数来指定IComparer<T>泛型接口的实现;如果不指定实现,则使用默认的泛型比较器Comparer<T>。如果类型TKey实现IComparable<T>泛型接口,则默认比较器使用该实现。

    C#语言的foreach语句需要集合中每个元素的类型。由于SortedDictionary<TKey, TValue>的每个元素都是一个键/值对,因此元素类型既不是键的类型,也不是值的类型。而是KeyValuePair<TKey, TValue>类型。

    可见,SortedDictionary<TKey, TValue>类似一个平衡二叉查找树(AVL)。既然是 BST,我们当然可以对其进行中序遍历。有两种方法:

    1. foreach

    2. Object.GetEnumerator

    小实验:

    CODE:

    SortedDictionary<int, int> TestObject = new SortedDictionary<int, int>();

    TestObject.Add(7, 2);

    TestObject.Add(0, 1);

    TestObject.Add(5, 3);

    TestObject.Add(1, 1);

    TestObject.Add(4, 4);

    foreach (KeyValuePair<int, int> kvp in TestObject)

    {

    Console.WriteLine(kvp.Key);

    }

    得到的顺序是0,1,4,5,7(SortedList<TKey, TValue>同样)

    但是如果把SortedDictionary<TKey, TValue>换成Dictionary<TKey, TValue>, 结果就是7,0,5,1,4

    另一种遍历方法:

    CODE:

    SortedDictionary<int, int>.Enumerator sde = TestObject.GetEnumerator();

    while (sde.MoveNext())

    {

    Console.WriteLine(sde.Current.Key);

    }

    SortedDictionary<TKey, TValue>类和SortedList<TKey, TValue>类之间的另一个区别是:SortedList<TKey, TValue>支持通过由KeysValues属性返回的集合对键和值执行高效的索引检索。访问此属性时无需重新生成列表,因为列表只是键和值的内部数组的包装。

    QUOTE:

    二叉树的插入操作怎么是 O(n)?

    网上有一种说法, 就是SortedList<TKey, TValue>内部就是两个数组, 插入的时候类似O(n^2)的插入排序(每个动作为O(n)),不过插入有序数据特别快(每个动作变成O(1))。同样的情况出现在删除数据。

    CODE:

    Random ra = new Random();

    SortedList<int, int> TestObject = new SortedList<int, int>();

    for (int i = 1; i <= 1000000; i++)

    {

    TestObject.Add(i, ra.Next());

    }

    其中,ra.Next()用来生成随机数。

    上述代码执行速度相当快,因为插入的数据的Key值是有序的。

    如果把i换成1000000-i,则速度立刻慢得惨不忍睹。

    同样的情况出现在把i替换成随机数。在一段时间的等待后出错,因为Key值不能重复。

    这样说来,SortedList<TKey, TValue>不太像二叉树结构.

    SortedList<TKey, TValue>还有一个功能,就是直接访问Key值大小排名为kKey Value

    方法(使用属性)object.Key[k]object.Value[k)

    这更加印证了网上的说法.

    我认为SortedList没什么用 - 除非是对基本有序的数据,或者对内存非常吝啬。如果仅仅需要在BST上加上查找排名为k的节点的功能,可以使用一个经典算法:在每个节点上加上一个leftsize,储存它左子树的大小。

    2. 功能

    这三个类的功能上面都讲得差不多了。因为实现就决定了功能。这里小结一下。

    Dictionary<TKey, TValue>的功能:

    AddClearContainsKeyContainsValueCount(属性),Enumerator(无序)Item(属性) Remove

    SortedDictionary<TKey, TValue>新增的功能:

    Enumerator为有序 - 对应BST的中序遍历。

    SortedList<TKey, TValue>新增的功能:

    Capacity(属性) - 毕竟人家是数组

    IndexOfKeyIndexOfValue(返回Value对应Key的排名而不是 Value 的排名)

    Keys[k]Values[k] - 返回按照Key排序的数组的第k个元素

    3. 速度

    实践出真知 - 某名人。

    理论和实践不符就是错的 - Thity

    我们的测试程序:

    CODE:

    static class DictionarySpeedTest

    {

    static Random RandomGenerator = new Random();

    static List<Key_N_Data> ArrayListData = new List<Key_N_Data>();

    static Dictionary<long, long> TestObject = new Dictionary<long, long>();

    public struct Key_N_Data

    {

    public long Key;

    public long Data;

    }

    const int ITEM_COUNT = 1000000;

    const int TEST_COUNT = 500000;

    static long LastTick;

    public static void TimerStart(string Text)

    {

    Console.Write(Text);

    LastTick = DateTime.Now.Ticks;

    }

    public static void TimerEnd()

    {

    long t = DateTime.Now.Ticks - LastTick;

    Console.WriteLine(((t) / 10000).ToString() + " ms");

    }

    public static void Main()

    {

    Process.GetCurrentProcess().PriorityClass = ProcessPriorityClass.High;

    Console.WriteLine(TestObject.GetType().ToString());

    TimerStart("Generating data... ");

    for (int i = 1; i <= ITEM_COUNT; i++)

    {

    Key_N_Data ThisKeyData = default(Key_N_Data);

    ThisKeyData.Key = ((long)RandomGenerator.Next() << 31) | RandomGenerator.Next();

    ThisKeyData.Data = ((long)RandomGenerator.Next() << 31) | RandomGenerator.Next();

    ArrayListData.Add(ThisKeyData);

    }

    TimerEnd();

    TimerStart("Test 1: add data test... ");

    foreach (Key_N_Data Item in ArrayListData)

    {

    TestObject.Add(Item.Key, Item.Data);

    }

    TimerEnd();

    TimerStart("Test 2: find data test... ");

    for (int i = 1; i <= TEST_COUNT; i++)

    {

    {

    if (TestObject[ArrayListData[RandomGenerator.Next(0, ITEM_COUNT)].Key] != ArrayListData[RandomGenerator.Next(0, ITEM_COUNT)].Data)

    Console.WriteLine("Error!");

    }

    }

    TimerEnd();

    TimerStart("Test 3: remove data test...");

    for (int i = 1; i <= TEST_COUNT; i++)

    {

    TestObject.Remove(ArrayListData[RandomGenerator.Next(0, ITEM_COUNT)].Key);

    }

    TimerEnd();

    Console.Read();

    }

    }

    通过更改TestObject的类型,我们可以很方便地比较这三个类的速度。测试结果:

                      ADD    FIND   REMOVE

    Dictionary<TKey, TValue>       265ms  203ms  187ms

    SortedDictionary<TKey, TValue> 1843ms 828ms  1234ms

    SortedList<TKey, TValue>       N/A

    我们把ITEM_COUNTTEST_COUNT都减小10倍:

                      ADD    FIND   REMOVE

    Dictionary<TKey,TValue>       15ms   31ms   15ms

    SortedDictionary<TKey,TValue> 93ms   46ms   38ms

    SortedList<TKey,TValue>       8031ms 15ms   6046ms

    SortedList<TKey,TValue>的随机查找居然比Dictionary<TKey,TValue>SortedDictionary<TKey,TValue>(HashtableBST)还要快。这样说来,SortedList<TKey,TValue>似乎又不是简单的数组了。(不过我仍然觉得它没什么用)

    4. 小结

    如果只是当作索引使用,请用Dictionary<TKey,TValue>

    如果需要查找最小的几个元素,或者需要按顺序遍历元素,就用SortedDictionary<TKey,TValue>

    如果输入/删除的元素是基本增序的,或者访问次数远多于修改次数,或者需要访问第k大的元素,或者对内存吝啬得BT的情况,用SortedList<TKey,TValue>吧。(它居然成使用情况最多的了... orz)

    PS: 微软似乎也很吝啬,SortedDictionary<TKey,TValue>居然只支持增序(默认的比较器),如果要降序的话,我们得自己写一个比较器。

    CODE:

    class MyComparer : Comparer<long>

    {

    public override int Compare(long x, long y)

    {

    return Comparer<long>.Default.Compare(y, x);

    }

    }

    使用:

    SortedList<long, long> TestObject = new SortedList<long, long>(new MyComparer());

    现在我们可以来进行一下刚开始的时候提到的Dictionary<TKey,TValue>(泛型)vs Hashtable(非泛型)对决。

    结果:

    ADD   FIND  REMOVE

    Dictionary(Of Long, Long)     271ms 203ms 187ms

    Dictionary(Of Object, Object) 468ms 312ms 234ms

    Hashtable                         859ms 390ms 218ms

    结论: 最好用Dictionary代替Hashtable

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