【数据结构与算法】c# Dictionary内部实现

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Dictionary咋用的？

            Dictionary<int, string> dic = new Dictionary<int, string>();

            dic.Add( 1, "one" );
            dic.Add( 2, "two" );
            dic.Add( 3, "one" );

            string a = dic[1];
            string b = dic[2];
            string c = dic[3];

a,b,c分别为三个string值

一种类似“字典”的数据结构，“便于查阅”

public void Add( TKey key, TValue value );

添加时，前key，后value 。key必须唯一，value可以随意。通过key可以直接找到value

传说中，这是一种查找速度很快的数据结构，相比list，它的添加会慢，但查找速度很快，那么内部如何实现的？

构造时：

    private void Initialize(int capacity)
        {
            int prime = HashHelpers.GetPrime(capacity);
            this.buckets = new int[prime];
            for (int i = 0; i < this.buckets.Length; i++)
            {
                this.buckets[i] = -1;
            }
            this.entries = new Entry<TKey, TValue>[prime];
            this.freeList = -1;
        }

1，初始化一个this.buckets = new int[prime]
2，初始化一个this.entries = new Entry<TKey, TValue>[prime]
3，Bucket和entries的容量都为大于字典容量的一个最小的质数 （prime）

其中this.buckets主要用来进行Hash碰撞，this.entries用来存储字典的内容，并且标识下一个元素的位置。

我们以Dictionary<int,string> 为例

Dictionary<int, string> test = new Dictionary<int, string>(6);

初始化后：

添加元素时，集合内部Bucket和entries的变化：

Test.Add(4,”4″);

根据Hash算法： 4.GetHashCode()%7= 4,因此碰撞到buckets中下标为4的槽上，此时由于Count为0，因此元素放在Entries中第0个元素上，添加后Count变为1

Test.Add(11,”11″);

根据Hash算法 11.GetHashCode()%7=4,因此再次碰撞到Buckets中下标为4的槽上，由于此槽上的值已经不为-1，此时Count=1，因此把这个新加的元素放到entries中下标为1的数组中，并且让Buckets槽指向下标为1的entries中，下标为1的entry之下下标为0的entries。

Test.Add(19,”19″);

再次添加元素19，此时Hash碰撞到另外一个槽上，但是元素仍然添加到count+1的位置。

Test.Remove(4);

我们删除元素时，通过一次碰撞，并且沿着链表寻找2次，找到key为4的元素所在的位置，删除当前元素。并且把FreeList的位置指向当前删除元素的位置，FreeCount置为1

Test.Remove(19);

删除Key为19的元素，仍然通过一次碰撞，并且沿着链表寻找1次，找到当前元素，删除当前元素，并且让FreeList指向当前元素，当前元素的Next指向上一个FreeList元素。


此时你会发现FreeList指向了一个链表，链表里面不包含任何元素，FreeCount表示不包含元素的链表的长度。

总结：

通过以上试验，我们可以发现Dictionary在添加，删除元素按照如下方法进行：

通过Hash算法来碰撞到指定的Bucket上，碰撞到同一个Bucket槽上所有数据形成一个单链表
默认情况Entries槽中的数据按照添加顺序排列
删除的数据会形成一个FreeList的链表，添加数据的时候，优先向FreeList链表中添加数据，FreeList为空则按照count依次排列
字典查询及其的效率取决于碰撞的次数，这也解释了为什么Dictionary的查找会很快。

以上研究均参考网络，有很多不严谨的地方。可再阅读下列资料：

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