C#常用数据结构
2019-04-07 21:12
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常用数据结构特征以及操作时间复杂度
| 数据结构 | 类型及备注 | 插入和删除 | 查找 |
|---|---|---|---|
| Array | 顺序存储的线性表、定长 | 不支持（这里的插入与删除指会更改表长的行为） | O(N) |
| LinkedList<T> | 链式存储的线性表、不定长 | O(1) | O(N) |
| List<T> | 顺序存储的线性表、不定长、动态扩容 | O(N)，结尾则是O(1) | O(N) |
| Stack<T> | 栈、不定长、动态扩容 | O(1) | 只能访问栈顶 |
| Queue<T> | 队列、不定长、动态扩容 | O(1) | 只能访问队列头部 |
| Dictionary<K,T> | 保存键值对、使用开散列法、不定长、动态扩容、长度总为质数 | O(1) | O(1) |
| SortedList<K,T> | 保存键值对、内部使用数组实现、保持有序、不定长 | O(logN) | O(logN) |
| SortedDictionary<K,T> | 保存键值对、内部使用红黑树实现、保持有序、不定长 | O(logN) | O(logN) |
| HashSet<K> | 使用开散列法、不定长、动态扩容、长度总为质数、是不含值的字典，故复杂度和它完全相同 | O(1) | O(1) |
| SortedSet<T> | 内部使用红黑树实现、保持有序、不定长、是不含值的SortedDictionary<K,T>，故复杂度和它完全相同 | O(logN) | O(logN) |
如何选择数据结构
完美的数据结构应该具备较高的插入、删除效率和查找效率
对于栈和队列，直接使用对应的数据结构即可
数据源不是键值对
- 数据量大，没有重复数据。使用HashSet<T>，好处是令插入、删除和查找的时间复杂度都降为常数，而且，在大数据量的情况下，O(N)和O(1)区别较明显。这里的大小是相对的，具体还要根据性能测试来确定
- 数据量大，但可能有重复数据；或数据量小。使用Array，List<T>或LinkedList<T>。当数据的数量是固定的，而且需要使用索引器时使用Array
- 没有重复数据，且希望集合处于有序状态：使用SortedSet<T>，插入和删除的速度稳定，并且查找的速度提升
- 有重复数据，且希望集合处于有序状态：没有现成的数据结构提供，可以考虑基于数组实现一个
数据源是键值对
如果数据源是键值对，那么可选项本来就不多。首先当然是类型安全的字典，然后，如果总是希望集合处于有序状态，从SortedList<K,T>和SortedDictionary<K,T>中进行权衡
另外对于键值对的情况，如果你的数据源数据很少，可以考虑使用List<KeyValuePair<K,T>>替代字典，在数据量小的情形，线性和常熟时间复杂度没有什么区别，但List<KeyValuePair<K,T>>比字典初始化要做的事情少多了
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