C# Dictionary与List的用法区别与联系

C#是一门广泛应用于软件开发的编程语言,其中Dictionary和List是两种常用的集合类型。它们在存储和操作数据时有着不同的特点和用途。本文将详细探讨C# Dictionary和List的用法区别与联系,并通过代码示例进行对比,以帮助读者更好地选择适合自己需求的集合类型。
目录
- 一、概述
- 1. Dictionary
- 2. List
- 二、用法区别与代码示例对比
- 1. 添加元素
- 2. 访问元素
- 3. 检查元素是否存在
- 4. 移除元素
- 5. 遍历元素
- 三、联系与选择
- 1. 元素唯一性
- 2. 查找和访问效率
- 3. 插入和删除操作
- 4. 内存占用
- 结论
一、概述
1. Dictionary
Dictionary是C#中的泛型集合类,它表示键值对的集合。每个键必须是唯一的,而值可以重复。Dictionary使用哈希表来实现,以提供快速的查找和访问能力。适用于需要根据键快速访问和更新元素的场景。
2. List
List也是C#中的泛型集合类,它表示有序的元素集合。List使用动态数组来实现,提供了高效的元素访问和遍历能力。它允许存储重复的元素,并且可以根据索引对元素进行访问和操作。适用于需要维护元素有序性,并进行频繁的插入和删除操作的场景。

二、用法区别与代码示例对比
1. 添加元素
- Dictionary:
Dictionary<string, int> dict = new Dictionary<string, int>();
dict.Add("apple", 1);
dict.Add("banana", 2);
- List:
List<int> list = new List<int>();
list.Add(1);
list.Add(2);
2. 访问元素
- Dictionary:
int value = dict["apple"];
- List:
int value = list[0];
3. 检查元素是否存在
- Dictionary:
if (dict.ContainsKey("apple"))
{// 键存在的处理逻辑
}
- List:
if (list.Contains(1))
{// 元素存在的处理逻辑
}
4. 移除元素
- Dictionary:
dict.Remove("apple");
- List:
list.Remove(1);
5. 遍历元素
- Dictionary:
foreach (var pair in dict)
{string key = pair.Key;int value = pair.Value;// 对键值对进行处理
}
- List:
foreach (int value in list)
{// 对元素进行处理
}
三、联系与选择
1. 元素唯一性
- Dictionary: 适合存储和管理唯一键值对的场景。
- List: 允许存储重复元素。
2. 查找和访问效率
- Dictionary: 根据键快速查找和访问元素,适合大量数据的查找操作。
- List: 按索引访问元素的速度较快。
3. 插入和删除操作
- Dictionary: 插入和删除操作相对较慢,因为需要重新计算哈希表。
- List: 插入和删除操作相对较快,特别是在末尾操作。
4. 内存占用
- Dictionary: 占用的内存较多,因为需要为键值对存储额外的信息。
- List: 占用的内存较少,只需要为元素本身分配内存即可。
根据以上区别和联系,我们可以根据实际需求选择合适的集合类型。如果需要快速查找和访问键值对,且键需要唯一,则使用Dictionary更合适。如果需要维护元素的有序性,并进行频繁的插入和删除操作,则使用List更合适。
结论
本文详细探讨了C# Dictionary和List的用法区别与联系,并通过代码示例进行了对比。通过理解它们的特性和适用场景,我们可以更好地选择和应用合适的集合类型。希望本文对你在C#编程中的集合选择有所帮助。如果你有任何问题或意见,请在评论区与我们分享。谢谢阅读!
相关文章:
C# Dictionary与List的用法区别与联系
C#是一门广泛应用于软件开发的编程语言,其中Dictionary和List是两种常用的集合类型。它们在存储和操作数据时有着不同的特点和用途。本文将详细探讨C# Dictionary和List的用法区别与联系,并通过代码示例进行对比,以帮助读者更好地选择适合自己…...
Git应用(1)
一、Git Git(读音为/gɪt/。中文 饭桶 )是一个开源的分布式版本控制系统,可以有效、高速地处理从很小到非常大的项目版本管理。 了解更多可到GIT官网:Git - Downloads GIT一般工作流程如下: 1.从远程仓库中克隆 Git 资源作为本地…...
【Java】Netty创建网络服务端客户端(TCP/UDP)
😏★,:.☆( ̄▽ ̄)/$:.★ 😏 这篇文章主要介绍Netty创建网络服务端客户端示例。 学其所用,用其所学。——梁启超 欢迎来到我的博客,一起学习,共同进步。 喜欢的朋友可以关注一下,下次更…...
Android 设计模式--单例模式
一,定义 单例模式就是确保某一个类只有一个实例,而且自行实例化,并向整个系统提供这个实例 二,使用场景 确保某个类只有一个对象的使用场景,避免产生多个对象消耗过多的资源,或者某种类型的对象只应该有…...
语音识别与自然语言处理(NLP):技术前沿与未来趋势
语音识别与自然语言处理(NLP):技术前沿与未来趋势 随着科技的快速发展,语音识别与自然语言处理(NLP)技术逐渐成为人工智能领域的研究热点。这两项技术的结合,使得机器能够更好地理解和处理人类语…...
k8s-docker二进制(1.28)的搭建
二进制文件-docker方式 1、准备的服务器 角色ip组件k8s-master1192.168.11.111kube-apiserver,kube-controller-manager,kube-scheduler,etcdk8s-master2192.168.11.112kube-apiserver,kube-controller-manager,kube-scheduler,etcdk8s-node1192.168.11.113kubelet,kube-prox…...
【代码随想录】算法训练计划18
1、513. 找树左下角的值 题目: 给定一个二叉树的 根节点 root,请找出该二叉树的 最底层 最左边 节点的值。 假设二叉树中至少有一个节点。 思路: 递归,规则,基本可以自己写出来 var maxDepth int var res int fun…...
Leetcode刷题详解—— 组合总和
1. 题目链接:39. 组合总和 2. 题目描述: 给你一个 无重复元素 的整数数组 candidates 和一个目标整数 target ,找出 candidates 中可以使数字和为目标数 target 的 所有 不同组合 ,并以列表形式返回。你可以按 任意顺序 返回这些…...
Echarts柱状体实现滚动条动态滚动
当我们柱状图中X轴数据太多的时候,会自动把柱形的宽度挤的很细,带来的交互非常不好,因此就有一个属性来解决:dataZoom 第一种简易的版本,横向滚动。 dataZoom: {show: true, // 为true 滚动条出现realtime: true, // 实…...
SplayTree高分测试用例
测试用例结果展示 覆盖率 变异得分 测试注意点 从SplayTree测起,然后再测SubSplayTree,因为前者调用后者。SplaySubTree的remove方法大部分内容需要通过反射才能测到。value和index在SplayTree当中都不是唯一的。一个index可能对应多个value。 不足之…...
制作麒麟V10-server-sp2镜像
1.挂载iso 文件到目录 mount -o loop /xxx.iso /mnt 这样mnt 目录下会有iso 解压相关的文件 2.修改源文件内容 vim /etc/yum.repos.d/ kylin_x86_64.repo 将里面的所有的源enabled 都改成 0 并添加一个新的源 [ks10-local] name Kylin Linux Advanced Server 10 - Local base…...
2.docker镜像的导入导出
目录 概述docker 常用命令下载导出导入镜像结束 概述 docker 常用命令 本章节使用到的命令,总结在此,后面有使用案例。 命令作用docker images显示镜像docker rmi $(docker images -q)删除系统上所有的镜像docker rmi -f强制删除多个镜像 :…...
bs4介绍和遍历文档树、搜索文档树、案例:爬美女图片、 bs4其它用法、css选择器
bs4介绍和遍历文档树 BeautifulSoup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Python库,解析库 需要安装模块:pip install beautifulsoup4 使用 解析库可以使用 lxml,速度快(必须安装) 可以使用python内置的 # html…...
微服务-开篇-个人对微服务的理解
从吃饭说起 个人理解新事物的时候喜欢将天上飞的理念转换成平常生活中的实践,对比理解这些高大上的名词,才能让我们减少恐慌的同时加深理解。废话不多说,我们从吃饭开始说起,逐渐类比出微服务的思想。 (个人见解&…...
机器学习算法-集成学习
概念 集成学习是一种机器学习方法,它通过构建并结合多个机器学习器(基学习器)来完成学习任务。集成学习的潜在思想是即便某一个弱分类器得到了错误的预测,其他的弱分类器也可以将错误纠正回来。集成学习通常被视为一种元算法&…...
LINUX入门篇【4】开发篇--开发工具vim的使用
前言: 从这一篇开始,我们将正式进入使用LINUX进行写程序和开发的阶段,可以说,由此开始,我们才开始真正去使用LINUX。 介绍工具: 1.LINUX软件包管理器yum: 1.yum的介绍: 在LINUX…...
代码随想录算法训练营Day 50 || 309.最佳买卖股票时机含冷冻期、714.买卖股票的最佳时机含手续费
309.最佳买卖股票时机含冷冻期 力扣题目链接 给定一个整数数组,其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 。 设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下,你可以尽可能地完成更多的交易(多次买卖一支股票): 你不能同时…...
【C语言】【数据结构】【环形链表判断是否带环并返回进环节点】有数学推导加图解
1.判断是否带环: 用快慢指针 slow指针一次走一步,fast指针一次走两步 当两个指针相遇时,链表带环;两个指针不能相遇时,当fast走到倒数第一个节点或为空时,跳出循环返回空指针。 那么slow指针一次走一步&a…...
漏洞扫描-nuclei-poc编写
0x00 nuclei Nuclei是一款基于YAML语法模板的开发的定制化快速漏洞扫描器。它使用Go语言开发,具有很强的可配置性、可扩展性和易用性。 提供TCP、DNS、HTTP、FILE 等各类协议的扫描,通过强大且灵活的模板,可以使用Nuclei模拟各种安全检查。 …...
SpringBoot 自动配置
Condition 自定义条件: 定义条件类:自定义类实现Condition接口,重写 matches 方法,在 matches 方法中进行逻辑判断,返回boolean值 。 matches 方法两个参数: context:上下文对象,可…...
springboot 百货中心供应链管理系统小程序
一、前言 随着我国经济迅速发展,人们对手机的需求越来越大,各种手机软件也都在被广泛应用,但是对于手机进行数据信息管理,对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱,百货中心供应链管理系统被用户普遍使用,为方…...
DockerHub与私有镜像仓库在容器化中的应用与管理
哈喽,大家好,我是左手python! Docker Hub的应用与管理 Docker Hub的基本概念与使用方法 Docker Hub是Docker官方提供的一个公共镜像仓库,用户可以在其中找到各种操作系统、软件和应用的镜像。开发者可以通过Docker Hub轻松获取所…...
聊聊 Pulsar:Producer 源码解析
一、前言 Apache Pulsar 是一个企业级的开源分布式消息传递平台,以其高性能、可扩展性和存储计算分离架构在消息队列和流处理领域独树一帜。在 Pulsar 的核心架构中,Producer(生产者) 是连接客户端应用与消息队列的第一步。生产者…...
从深圳崛起的“机器之眼”:赴港乐动机器人的万亿赛道赶考路
进入2025年以来,尽管围绕人形机器人、具身智能等机器人赛道的质疑声不断,但全球市场热度依然高涨,入局者持续增加。 以国内市场为例,天眼查专业版数据显示,截至5月底,我国现存在业、存续状态的机器人相关企…...
NLP学习路线图(二十三):长短期记忆网络(LSTM)
在自然语言处理(NLP)领域,我们时刻面临着处理序列数据的核心挑战。无论是理解句子的结构、分析文本的情感,还是实现语言的翻译,都需要模型能够捕捉词语之间依时序产生的复杂依赖关系。传统的神经网络结构在处理这种序列依赖时显得力不从心,而循环神经网络(RNN) 曾被视为…...
Android Bitmap治理全解析:从加载优化到泄漏防控的全生命周期管理
引言 Bitmap(位图)是Android应用内存占用的“头号杀手”。一张1080P(1920x1080)的图片以ARGB_8888格式加载时,内存占用高达8MB(192010804字节)。据统计,超过60%的应用OOM崩溃与Bitm…...
稳定币的深度剖析与展望
一、引言 在当今数字化浪潮席卷全球的时代,加密货币作为一种新兴的金融现象,正以前所未有的速度改变着我们对传统货币和金融体系的认知。然而,加密货币市场的高度波动性却成为了其广泛应用和普及的一大障碍。在这样的背景下,稳定…...
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据
微软PowerBI考试 PL300-在 Power BI 中清理、转换和加载数据 Power Query 具有大量专门帮助您清理和准备数据以供分析的功能。 您将了解如何简化复杂模型、更改数据类型、重命名对象和透视数据。 您还将了解如何分析列,以便知晓哪些列包含有价值的数据,…...
深度学习习题2
1.如果增加神经网络的宽度,精确度会增加到一个特定阈值后,便开始降低。造成这一现象的可能原因是什么? A、即使增加卷积核的数量,只有少部分的核会被用作预测 B、当卷积核数量增加时,神经网络的预测能力会降低 C、当卷…...
Python 包管理器 uv 介绍
Python 包管理器 uv 全面介绍 uv 是由 Astral(热门工具 Ruff 的开发者)推出的下一代高性能 Python 包管理器和构建工具,用 Rust 编写。它旨在解决传统工具(如 pip、virtualenv、pip-tools)的性能瓶颈,同时…...
