C# 性能优化 List&LinkedList&Dictionary

文章详细比较了List、ListNode和Dictionary这三种数据结构在插入、删除和遍历操作上的性能差异。List删除性能取决于元素位置,删除头部元素效率低。ListNode插入快但删除快,因每次插入需实例化Node。Dictionary在大多数操作上表现最优,插入删除高效,尤其适合频繁删除操作。Add方法适合首次添加,而遍历中,for循环略优于foreach。

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Dictionary & List & ListNode

        List插入快,但删除视具体情况而定,如果删除尾部或临近尾部元素则较快,如果使用List频繁删除位于前部的元素则效率极差,明显的对比是List里面插入一千万个数据后,如果每次删除最后一个元素,删除一千万次,时间不超过1s,但如果每次删除第一个元素,时间超过60s(因其内部逻辑需要大量时间,具体时间未测明)。原因在于List内部删除机制使用数组的copy方法,即每次删除后将该位置后面所有元素向前移动,删除越靠前的元素需要copy的数据量越大,因此删除性能较差

        ListNode是双向链表,删除非常快,但插入效率较慢,一千万次在2s左右,究其原因,是ListNode的每个元素都是一个Node,即一个实例化对象,因此每次插入都需要实例化Node,需要频繁在堆中开辟内存,因此插入性能较差

        Dictionary具体内部实现代码尚未仔细研读,但从测试来看,Dictionary的插入、删除、遍历性能都位于较好水平,一千万次都在500ms以下(但不同插入、遍历方法性能差异较大,其中:插入的两种方法:Add(key,value)和dic[key]=value这两种方法,前者时间是后者的一半左右,因此频繁插入时建议使用Add(key,value)方法,初步推测是语法糖带来的内部性能损耗,但有一点需要注意的是,Add方法只能用于初次添加,如果已经存在目标Key则会报错,因此如果对于待存储的Key是否已经存入不确定,建议使用后一种方法,尽管后一种方法会带来一定的额外开销;遍历的两种方法:for(i)循环+dic[i]和foreach(var i in dic.keys)来看,前者时间是后者的3/4,虽然相差不大,但如果需要极致的性能,建议使用for循环,但for循环仅适用于int、long等整数数值类型的key)。抛开Dictionary代码内部具体实现,从哈希的原理上来看,哈希表虽然需要数组来进行存储,但本身是基于散列来存储的,插入不必说,删除是借助“链表”来实现高效的:哈希表必然要解决的一个问题是哈希冲突,在C#中是采用“拉链法”来解决这个问题的,但在此并非采用真正的链表(如果是的话,最坏情况下插入、查询会退化成ListNode),在Dictionary内部采用Entry结构体存储数据,并且该结构体中存有下一个节点的索引位置,因此删除操作只需要修改删除该节点并将其前驱节点的next指向其后继结点。当然前面所述情况是发生哈希碰撞的情况下,通常情况下,只需要抹除当前位置节点即可,因此Dictionary删除效率极高,并且由于其基于结构体,实例化效率比ListNode的类实例化效率要高很多。

        由此观之,无论是插入、删除还是遍历,Dictionary的性能基本都是最优的(即使个别不是,但整体也是最优的,并且个别性能差异并不明显,几乎可以忽略不计),并且Dictionary在查询效率上也是最快的,其中尤其是删除,List内部是使用indexof,ListNode也类似,因此不仅是查询,对删除来说,Dictionary也是最佳选择。

<think>好的,用户现在需要优化C#代码的执行性能,我得仔细想想有哪些方法。首先,基础优化方面,使用值类型比如struct代替class可能会减少堆分配,但要注意结构体的大小装箱问题。循环优化也很重要,比如避免在循环内做重复计算,预先计算好变量。字符串操作方面,用StringBuilder代替频繁的字符串拼接,这样可以减少内存分配复制。 然后是数据结构算法的选择。选择合适的集合类型,比如List<T>在随机访问快,但插入删除慢,可能需要用LinkedList<T>。哈希表字典的合理使用,注意哈希冲突,设置合适的初始容量。算法复杂度分析,比如用O(n log n)的排序算法替代O(n²)的。 级技巧方面,并行处理可以用Parallel.For或PLINQ,但要注意线程安全。内存管理上,避免大对象堆的分配,使用ArrayPool或MemoryPool来复用数组。非安全代码可能用指针操作,但需要谨慎使用。 工具实践部分,性能分析工具像Profiler、Benchmark.NET是必须的,用来定位瓶颈。代码预热,比如用NGEN预编译。配置Release模式,开启优化选项。异步编程用async/await避免阻塞主线程。 引用部分,用户提到他们站内的资源,我需要确认是否有相关的最佳实践文档,比如内存管理或并行处理的内容,可能需要引用这些资料。比如提到优化集合类型的选择,可以参考他们提到的集合使用最佳实践。异步编程部分,引用他们提到的异步编程指南。 最后生成相关问题,要覆盖用户可能进一步关心的点,比如诊断性能瓶颈的具体工具,垃圾回收优化,并行异步的区别,减少内存分配的方法,以及性能网络处理的技巧。这些问题可以帮助用户深入各个方面优化他们的代码。</think>### 如何优化C#代码的执行性能 #### 一、基础优化方法 1. **减少堆内存分配** - 优先使用值类型(如`struct`)替代引用类型,但需注意结构体大小不超过16字节[^1] - 使用`ArrayPool<T>`复用数组: ```csharp var array = ArrayPool<int>.Shared.Rent(1024); // 使用后归还 ArrayPool<int>.Shared.Return(array); ``` 2. **循环优化** - 预计算循环边界值: ```csharp for(int i=0; i<collection.Count; i++) // 改为 int count = collection.Count; for(int i=0; i<count; i++) ``` - 避免在循环内实例化对象 #### 二、数据结构优化 1. **集合类型选择** | 场景 | 推荐类型 | 时间复杂度 | |---|---|--| | 频繁插入/删除 | `LinkedList<T>` | O(1) | | 快速查找 | `HashSet<T>` | O(1) | | 键值存取 | `Dictionary<TKey,TValue>` | O(1) | 2. **Span<T>的使用** ```csharp Span<byte> buffer = stackalloc byte[256]; // 栈上分配 ProcessData(buffer); ``` #### 三、级优化技巧 1. **并行处理** ```csharp Parallel.For(0, 100000, i => { // 并行任务 }); ``` 注意线程竞争问题,可使用`ConcurrentQueue<T>`等线程安全集合[^2] 2. **内存布局优化** ```csharp [StructLayout(LayoutKind.Sequential, Pack=1)] struct SensorData { public byte ID; public double Value; } ``` #### 四、工具支持 1. **性能分析工具** - Visual Studio诊断工具(内存/CPU分析器) - BenchmarkDotNet性能测试框架: ```csharp [Benchmark] public void TestMethod() { // 被测代码 } ``` 2. **JIT优化配置** 在`.csproj`中添加: ```xml <PropertyGroup> <TieredCompilation>false</TieredCompilation> <Optimize>true</Optimize> </PropertyGroup> ```
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