建议31:在LINQ查询中避免不必要的迭代

本文探讨了如何通过使用First和Take等方法提高LINQ查询效率,减少不必要的迭代次数,从而提升应用程序性能。

建议31:在LINQ查询中避免不必要的迭代

无论是SQL查询还是LINQ查询,搜索到结果立刻返回总比搜索完所有的结果再将结果返回的效率要高。

示例代码:

复制代码
    class MyList : IEnumerable<Person>
    {
        //为了演示需要,模拟了一个元素集合
        List<Person> list = new List<Person>()
            {
                new Person(){ Name = "Mike", Age = 20 },
                new Person(){ Name = "Mike", Age = 30 },
                new Person(){ Name = "Rose", Age = 25 },
                new Person(){ Name = "Steve", Age = 30 },
                new Person(){ Name = "Jessica", Age = 20 }
            };

        /// <summary>
        /// 迭代次数属性
        /// </summary>
        public int IteratedNum { get; set; }

        public Person this[int i]
        {
            get { return list[i]; }
            set { this.list[i] = value; }
        }

        #region IEnumerable<Person> 成员

        public IEnumerator<Person> GetEnumerator()
        {
            foreach (var item in list)
            {
                //每遍历一个元素就加1
                IteratedNum++;
                yield return item;
            }
        }

        #endregion

        #region IEnumerable 成员

        IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator()
        {
            return GetEnumerator();
        }

        #endregion
    }

    class Person
    {
        public string Name { get; set; }
        public int Age { get; set; }
    }
复制代码

针对上述集合,返回年龄等于20的第一个元素。下面有两个查询模式,我们来考虑哪一个效率更高。

//第一种
var temp = (from c in list where c.Age == 20 select c).ToList();
//第二种
var temp2 = (from c in list where c.Age >= 20 select c).First();

通常我们会认为第一种的效率会更高一些,因为它似乎返回的就是等于20的那两个元素,而第二种模式则需要查询所有大于等于20的元素。实际上并不是这样的。看下面测试代码:

            MyList list = new MyList();
            var temp = (from c in list where c.Age == 20 select c).ToList();
            Console.WriteLine(list.IteratedNum.ToString());
            list.IteratedNum = 0;
            var temp2 = (from c in list where c.Age >= 20 select c).First();
            Console.WriteLine(list.IteratedNum.ToString());

输出:

5

1

注意:第二次查询仅仅迭代1次,因为20正好在List的首位。First方法实际完成的工作是:搜索到满足条件的第一个元素,就从集合返回。如果一个集合包含了很多元素,那么这种查询会为我们带来可观的时间效率。

 

与First方法类似的还有Take方法,Take方法接收一个整型参数,然后我们返回该参数指定的个数。与First一样,它在满足条件后,会从当前的迭代过程中直接返回,而不是等待整个迭代过程完毕再返回。如果一个集合包含了很多的元素,那么这种查询会为我们带来可观的时间效率。

注意下面的例子:

            MyList list = new MyList();
            var temp = (from c in list select c).Take(2).ToList();
            Console.WriteLine(list.IteratedNum.ToString());
            list.IteratedNum = 0;
            var temp2 = (from c in list where c.Name == "Mike" select c).ToList();
            Console.WriteLine(list.IteratedNum.ToString());

输出为:

2

5

虽然LINQ查询的最后的结果都是返回两个元素“Mike”对象,但是,实际上,使用Take方法仅仅为我们迭代了2次,而使用where查询方式带来的却是整个集合的迭代。

 

在实际编码过程中,要充分运用First和Take等方法,这样才能为我们的应用带来高效性,而不会让时间浪费在一些无效的迭代中。

 

 

 

转自:《编写高质量代码改善C#程序的157个建议》陆敏技

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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