当前位置: 首页 > news >正文

C#常用集合优缺点对比

先上结论:



 

在C#中,链表、一维数组、字典、List<T>ArrayList是常见的数据集合类型,它们各有优缺点,适用于不同的场景。以下是它们的比较:

1. 一维数组 (T[])

优点:

  • 性能高:数组在内存中是连续存储的,访问元素的时间复杂度为O(1)。

  • 类型安全:数组是强类型的,编译时会进行类型检查。

  • 内存占用少:数组没有额外的开销,存储效率高。

缺点:

  • 固定大小:数组的大小在创建时确定,无法动态调整。

  • 插入和删除效率低:插入或删除元素需要移动后续元素,时间复杂度为O(n)。

适用场景:适合元素数量固定且需要频繁访问的场景。

2. List<T>

优点:

  • 动态大小List<T>可以根据需要动态调整大小。

  • 类型安全List<T>是泛型集合,编译时会进行类型检查。

  • 高效的随机访问:通过索引访问元素的时间复杂度为O(1)。

  • 插入和删除效率较高:在末尾插入和删除元素的时间复杂度为O(1),但在中间插入或删除元素的时间复杂度为O(n)。

缺点:

  • 内存占用较高List<T>内部使用数组实现,动态调整大小时会分配新的数组并复制元素,可能导致内存浪费。

适用场景:适合元素数量不固定且需要频繁访问的场景。

3. ArrayList

优点:

  • 动态大小ArrayList可以根据需要动态调整大小。

  • 灵活性:可以存储任何类型的对象。

缺点:

  • 类型不安全ArrayList存储的是object类型,需要进行类型转换,可能导致运行时错误。

  • 性能较低:由于存储的是object类型,存取元素时需要进行装箱和拆箱操作,影响性能。

  • 内存占用较高:与List<T>类似,动态调整大小时可能导致内存浪费。

适用场景:适合需要存储不同类型对象的场景,但在现代C#代码中,建议使用List<T>代替ArrayList

4. 链表 (LinkedList<T>)

优点:

  • 高效的插入和删除:在链表中插入或删除元素的时间复杂度为O(1),尤其是在中间位置。

  • 动态大小:链表可以根据需要动态调整大小。

缺点:

  • 随机访问效率低:访问链表中的元素需要从头或尾遍历,时间复杂度为O(n)。

  • 内存占用较高:每个元素都需要额外的内存来存储前后节点的引用。

适用场景:适合需要频繁在中间位置插入或删除元素的场景。

5. 字典 (Dictionary<TKey, TValue>)

优点:

  • 高效的查找:通过键查找值的时间复杂度为O(1)。

  • 类型安全Dictionary<TKey, TValue>是泛型集合,编译时会进行类型检查。

  • 动态大小:字典可以根据需要动态调整大小。

缺点:

  • 内存占用较高:字典需要额外的内存来存储哈希表和键值对。

  • 无序:字典中的元素是无序的,如果需要有序集合,可以考虑使用SortedDictionary<TKey, TValue>

适用场景:适合需要通过键快速查找值的场景。

相关文章:

C#常用集合优缺点对比

先上结论&#xff1a; 在C#中&#xff0c;链表、一维数组、字典、List<T>和ArrayList是常见的数据集合类型&#xff0c;它们各有优缺点&#xff0c;适用于不同的场景。以下是它们的比较&#xff1a; 1. 一维数组 (T[]) 优点&#xff1a; 性能高&#xff1a;数组在内存中…...

基于CLIP视觉语言大模型的行人重识别方法的简单框架设计

以下是一个基于CLIP视觉语言大模型的行人重识别方法的简单框架设计&#xff0c;用于数据集测试。我们将使用torch和clip库&#xff0c;假设数据集是一个包含行人图像的文件夹结构&#xff0c;每个子文件夹代表一个行人身份。 步骤概述 安装必要的库加载CLIP模型定义数据集类提…...

RabbitMQ 从入门到精通:从工作模式到集群部署实战(三)

文章目录 使用CLI管理RabbitMQrabbitmqctlrabbitmq-queuesrabbitmq-diagnosticsrabbitmq-pluginsrabbitmq-streamsrabbitmq-upgraderabbitmqadmin 使用CLI管理RabbitMQ RabbitMQ CLI 工具需要安装兼容的 Erlang/OTP版本。 这些工具假定系统区域设置为 UTF-8&#xff08;例如en…...

BurpSuite抓包与HTTP基础

文章目录 前言一、BurpSuite1.BurpSuite简介2.BurpSuite安装教程(1)BurpSuite安装与激活(2)安装 https 证书 3.BurpSuite使用4.BurpSuite资料 二、图解HTTP1.HTTP基础知识2.HTTP客户端请求消息3.HTTP服务端响应消息4.HTTP部分请求方法理解5.HTTPS与HTTP 总结 前言 在网络安全和…...

SQL Server 数据库迁移到 MySQL 的完整指南

文章目录 引言一、迁移前的准备工作1.1 确定迁移范围1.2 评估兼容性1.3 备份数据 二、迁移工具的选择2.1 使用 MySQL Workbench2.2 使用第三方工具2.3 手动迁移 三、迁移步骤3.1 导出 SQL Server 数据库结构3.2 转换数据类型和语法3.3 导入 MySQL 数据库3.4 迁移数据3.5 迁移存…...

【大模型】DeepSeek与chatGPT的区别以及自身的优势

目录 一、前言二、核心技术对比2.1 模型架构设计2.1.1 ChatGPT的Transformer架构2.1.2 DeepSeek的混合架构 2.2 训练数据体系2.2.1 ChatGPT的数据特征2.2.2 DeepSeek的数据策略 三、应用场景对比3.1 通用场景表现3.1.1 ChatGPT的强项领域3.2.2 DeepSeek的专项突破 3.3 响应效率…...

DeepSeek:知识图谱与大模型参数化知识融合的创新架构

引言&#xff1a;AI 领域的融合趋势 在目前大模型与知识图谱作为两个重要的研究方向&#xff0c;各自展现出了强大的能力与潜力。大模型&#xff0c;凭借其在海量数据上的深度训练&#xff0c;拥有强大的语言理解与生成能力&#xff0c;能够处理多种自然语言处理任务&#xff0…...

ES6 迭代器 (`Iterator`)使用总结

Iterator&#xff08;迭代器&#xff09;是 ES6 引入的一种 接口&#xff0c;用于 顺序访问 可迭代对象&#xff08;Array、Set、Map、String、arguments、自定义对象等&#xff09;。 Iterator&#xff08;迭代器&#xff09;的作用有三个&#xff1a; 为各种数据结构提供一个…...

信用修复和失联修复的区别

失联修复和信用修复是两个不同的概念&#xff0c;在目的、操作方式和应用场景上都有所区别。 失联修复 失联修复主要是指在金融催收行业中&#xff0c;当债务人的联系方式&#xff08;通常是手机号码&#xff09;发生改变&#xff0c;导致无法联系到债务人时&#xff0c;催收公…...

2025蓝桥杯JAVA编程题练习Day3

1.黛玉泡茶【算法赛】 问题描述 话说林黛玉闲来无事&#xff0c;打算在潇湘馆摆个茶局&#xff0c;邀上宝钗、探春她们一起品茗赏花。黛玉素来讲究&#xff0c;用的茶杯也各有不同&#xff0c;大的小的&#xff0c;高的矮的&#xff0c;煞是好看。这不&#xff0c;她从柜子里…...

[论文阅读] Knowledge Fusion of Large Language Models

Knowledge Fusion of Large Language Models (FuseLLM) Methodology 整体Pipeline如下图所示 不同的动物代表不同的LLM。左边第一&#xff0c;第二分别是Ensemble以及Weight Merging方法。最右侧为本文提出的FuseLLM。 Ensemble: 融合多个models的预测结果&#xff0c;比如…...

deepseek来讲lua

Lua 是一种轻量级、高效、可嵌入的脚本语言&#xff0c;广泛应用于游戏开发、嵌入式系统、Web 服务器等领域。以下是 Lua 的主要特点和一些基本概念&#xff1a; 1. 特点 轻量级&#xff1a;Lua 的核心非常小&#xff0c;适合嵌入到其他应用程序中。高效&#xff1a;Lua 的执…...

探索 Spring Cloud Alibaba:开启微服务架构新时代

一、引言 在当今数字化浪潮中&#xff0c;软件系统的规模和复杂度不断攀升&#xff0c;传统的单体架构逐渐难以满足快速迭代、高并发处理以及灵活扩展的需求。微服务架构应运而生&#xff0c;它将一个大型的应用拆分成多个小型、自治的服务&#xff0c;每个服务专注于特定的业务…...

【数据结构】(6) LinkedList 链表

一、什么是链表 1、链表与顺序表对比 不同点LinkedListArrayList物理存储上不连续连续随机访问效率O(N)O(1&#xff09;插入、删除效率O(1)O(N) 3、链表的分类 链表根据结构分类&#xff0c;可分为单向/双向、无头结点/有头节点、非循环/循环链表&#xff0c;这三组每组各取…...

【工具变量】上市公司企业渐进式创新程度及渐进式创新锁定数据(1991-2023年)

测算方式&#xff1a; 参考顶刊《经济研究》孙雅慧&#xff08;2024&#xff09;老师的做法&#xff0c;用当期创新和往期创新的内容重叠度作为衡量渐进式创新程度的合理指标。通过搜集海量专利摘要&#xff0c;测算当前专利申请和既有专利的内容相似度&#xff0c;反映企业在…...

07_任务状态——改进播放控制

一、声明 在05和06的程序里面可以达到的一个效果就是很完美的播放音乐&#xff0c;并且不会影响到其它任务的运行&#xff0c;但是这个代码有一个弊端就是要么创建任务从头开始播放要么就直接删除任务。 我们现在的程序就增加了音乐的暂停和恢复的功能&#xff0c;那么能够达到…...

【R语言】apply函数族

在R语言中使用循环操作时是使用自身来实现的&#xff0c;效率较低。所以R语言有一个符合其统计语言出身的特点&#xff1a;向量化。R语言中的向量化运用了底层的C语言&#xff0c;而C语言的效率比高层的R语言的效率高。 apply函数族主要是为了解决数据向量化运算的问题&#x…...

Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成流程

RAG流程 用户输入接收 系统接收用户输入的查询问题或文本内容&#xff0c;例如“李白有哪些著名的作品&#xff1f;”用户输入可以通过自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;模型的输入端口或用户交互界面&#xff08;如聊天应用、搜索引擎输入框等&#xff09;接收。 查询…...

[AI][本地部署]离线升级后报ChromeDb错误

【背景】 升级了OpenWebUI&#xff0c;在离线环境下补足了很多需要的Package后终于成功启动了Backend的服务&#xff0c;但是一旦上传文件&#xff0c;就会报ChromaDb错误&#xff0c;少了Collection这一列云云。 【分析】 两个环境ChromaDb的版本不同&#xff0c;所以怀疑是…...

Pinocchio: 刚体动力学算法库介绍

Pinocchio 是一个高性能的开源刚体动力学计算库&#xff0c;广泛应用于机器人学研究与开发。它主要致力于提供高效、精确的运动学和动力学算法&#xff0c;实现机器人模型的建模、前向运动学、反向动力学、力动力学计算等功能。下面将详细介绍该库的一些关键特点和应用场景。 基…...

【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览:三层管道、两级检索、兜底大模型

摘要 拍照搜题系统采用“三层管道&#xff08;多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染&#xff09;、两级检索&#xff08;倒排 BM25 向量 HNSW&#xff09;并以大语言模型兜底”的整体框架&#xff1a; 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后&#xff0c;分别用…...

简易版抽奖活动的设计技术方案

1.前言 本技术方案旨在设计一套完整且可靠的抽奖活动逻辑,确保抽奖活动能够公平、公正、公开地进行,同时满足高并发访问、数据安全存储与高效处理等需求,为用户提供流畅的抽奖体验,助力业务顺利开展。本方案将涵盖抽奖活动的整体架构设计、核心流程逻辑、关键功能实现以及…...

rknn优化教程(二)

文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK&#xff0c;开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下&#xff1a; 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装&#xff0c;供调用如何按…...

YSYX学习记录(八)

C语言&#xff0c;练习0&#xff1a; 先创建一个文件夹&#xff0c;我用的是物理机&#xff1a; 安装build-essential 练习1&#xff1a; 我注释掉了 #include <stdio.h> 出现下面错误 在你的文本编辑器中打开ex1文件&#xff0c;随机修改或删除一部分&#xff0c;之后…...

在 Nginx Stream 层“改写”MQTT ngx_stream_mqtt_filter_module

1、为什么要修改 CONNECT 报文&#xff1f; 多租户隔离&#xff1a;自动为接入设备追加租户前缀&#xff0c;后端按 ClientID 拆分队列。零代码鉴权&#xff1a;将入站用户名替换为 OAuth Access-Token&#xff0c;后端 Broker 统一校验。灰度发布&#xff1a;根据 IP/地理位写…...

c++ 面试题(1)-----深度优先搜索(DFS)实现

操作系统&#xff1a;ubuntu22.04 IDE:Visual Studio Code 编程语言&#xff1a;C11 题目描述 地上有一个 m 行 n 列的方格&#xff0c;从坐标 [0,0] 起始。一个机器人可以从某一格移动到上下左右四个格子&#xff0c;但不能进入行坐标和列坐标的数位之和大于 k 的格子。 例…...

Java 加密常用的各种算法及其选择

在数字化时代&#xff0c;数据安全至关重要&#xff0c;Java 作为广泛应用的编程语言&#xff0c;提供了丰富的加密算法来保障数据的保密性、完整性和真实性。了解这些常用加密算法及其适用场景&#xff0c;有助于开发者在不同的业务需求中做出正确的选择。​ 一、对称加密算法…...

关于 WASM:1. WASM 基础原理

一、WASM 简介 1.1 WebAssembly 是什么&#xff1f; WebAssembly&#xff08;WASM&#xff09; 是一种能在现代浏览器中高效运行的二进制指令格式&#xff0c;它不是传统的编程语言&#xff0c;而是一种 低级字节码格式&#xff0c;可由高级语言&#xff08;如 C、C、Rust&am…...

零基础在实践中学习网络安全-皮卡丘靶场(第九期-Unsafe Fileupload模块)(yakit方式)

本期内容并不是很难&#xff0c;相信大家会学的很愉快&#xff0c;当然对于有后端基础的朋友来说&#xff0c;本期内容更加容易了解&#xff0c;当然没有基础的也别担心&#xff0c;本期内容会详细解释有关内容 本期用到的软件&#xff1a;yakit&#xff08;因为经过之前好多期…...

论文笔记——相干体技术在裂缝预测中的应用研究

目录 相关地震知识补充地震数据的认识地震几何属性 相干体算法定义基本原理第一代相干体技术&#xff1a;基于互相关的相干体技术&#xff08;Correlation&#xff09;第二代相干体技术&#xff1a;基于相似的相干体技术&#xff08;Semblance&#xff09;基于多道相似的相干体…...