结论:

总数 50000 (5万): List 检索 5W次 耗时 23秒, HashSet 检索 5W次 耗时 0.01秒。

总数 5000   (5千): List 检索 5K次 耗时 0.16秒, HashSet 检索 5K次 耗时 0.001秒。

总数 500     (5百): List 检索 500次 耗时 0.004秒, HashSet 检索 500次 耗时 0.000秒。

总数 50                    : List 检索 50次  耗时 0.002秒, HashSet 检索 500次 耗时 0.000秒。

集合查找元素,

当总数超过 10 时,       HashSet<T>  的检索性能 就会比 List<T> 快。

当总数超过 1000 时,   List<T> 的检索性能 会 急速下降。

当总数超过 10000 时, List<T> 将会以 秒 为单位 的损失性能。

换言之:

> 无论怎样的数据量, HashSet<T> 的检索速度 都要比 List<T> 快。(不存在那种: 多少数据量以下,List 有优势,多少数据量以上,HashSet 有优势

> Hastable 的查找性能 == HashSet 的查找性能,用不了 HashSet 可以用 Hashtable 替换。

背景:

今天在项目中,需要用到一个 检索功能,只需要判断 指定的关键字 是否存在。

第一本能就想到了 HashSet<T> 对象。

但,HashSet<T> 是 .Net 4.0 的东西,我希望自己的代码 无限兼容 .Net 2.0 —— 所以想避开这个东西。

其实,我的关键字 最多不过 20个,但是检索次数比较多 —— 所以,我就想看一下 List 和 HashSet 查找的 分水岭 在哪里。

测试代码:

         static void Main(string[] args)
{
List<string> list = new List<string>();
HashSet<string> hash = new HashSet<string>(); //数据准备
for (int i = ; i < ; i++)
{
string str = Guid.NewGuid().ToString();
list.Add(str);
hash.Add(str);
}
Console.WriteLine("数据准备完成"); //list 的查找性能
DateTime time0 = DateTime.Now;
bool result0 = true;
foreach (string str in list)
{
bool v = list.Contains(str); //list 的查找性能
result0 = result0 && v;
}
DateTime time1 = DateTime.Now;
Console.WriteLine("从 {0} 的 List<string> 中, 判断数据是否存在, 耗时: {1}", list.Count, (time1 - time0).TotalSeconds); //hash 的查找性能
DateTime time2 = DateTime.Now;
bool result1 = true;
foreach (string str in list)
{
bool v = hash.Contains(str); //hash 的查找性能
result1 = result1 && v;
}
DateTime time3 = DateTime.Now;
Console.WriteLine("从 {0} 的 HashSet<string> 中, 判断数据是否存在, 耗时: {1}", hash.Count, (time3 - time2).TotalSeconds); Console.ReadKey();
}

运行截图:

Hashtable 性能:

.Net 2.0 没有 HashSet,但是有 Hashtable 和 Dictionary

Hashtable 支持  Key查找 和 Value查找

             //hashtable - key 的查找性能
DateTime time4 = DateTime.Now;
bool result2 = true;
foreach (string str in list)
{
bool v = hash2.ContainsKey(str); //hashtable - key 的查找性能
result2 = result2 && v;
}
DateTime time5 = DateTime.Now;
Console.WriteLine("从 {0} 的 Hashtable 中, 判断Key是否存在, 耗时: {1}", hash2.Count, (time5 - time4).TotalSeconds); //hashtable - value 的查找性能
DateTime time6 = DateTime.Now;
bool result3 = true;
foreach (string str in list)
{
bool v = hash2.ContainsValue(str); //hashtable - value 的查找性能
result3 = result3 && v;
}
DateTime time7 = DateTime.Now;
Console.WriteLine("从 {0} 的 Hashtable 中, 判断Value是否存在, 耗时: {1}", hash2.Count, (time7 - time6).TotalSeconds);

测试结果如下:

『性能』List 和 HashSet 查找性能比较 (任何数据量的检索 从此只用 HashSet )的更多相关文章

  1. 『性能』测试一下 MSSqlHelper 的性能

    本文没啥技术含量,就是测试一下 MSSqlHelper 在 使用反射.不使用反射 的性能对比. 之后,不要问为什么不用 ORM 这类的东西 —— 会有另外的文章 介绍 自己这些年 自己的ORM 升级历 ...

  2. 『Numpy』内存分析_高级切片和内存数据解析

    在计算机中,没有任何数据类型是固定的,完全取决于如何看待这片数据的内存区域. 在numpy.ndarray.view中,提供对内存区域不同的切割方式,来完成数据类型的转换,而无须要对数据进行额外的co ...

  3. 【SQL server初级】数据库性能优化一:数据库自身优化(大数据量)

    数据库优化包含以下三部分,数据库自身的优化,数据库表优化,程序操作优化.此文为第一部分 数据库性能优化一:数据库自身优化 优化①:增加次数据文件,设置文件自动增长(粗略数据分区) 1.1:增加次数据文 ...

  4. 『MXNet』第六弹_Gluon性能提升

    一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程 命令式: def add(a, b): return a + b def fancy_func(a, b, c, d): e = add(a, b) f = ...

  5. 『MXNet』第六弹_Gluon性能提升 静态图 动态图 符号式编程 命令式编程

    https://www.cnblogs.com/hellcat/p/9084894.html 目录 一.符号式编程 1.命令式编程和符号式编程 2.MXNet的符号式编程 二.惰性计算 用同步函数实际 ...

  6. 『TensorFlow』SSD源码学习_其四:数据介绍及TFR文件生成

    Fork版本项目地址:SSD 一.数据格式介绍 数据文件夹命名为VOC2012,内部有5个子文件夹,如下, 我们的检测任务中使用JPEGImages文件夹和Annotations文件夹. JPEGIm ...

  7. 『MXNet』专题汇总

    MXNet文档 MXNet官方教程 持久化模型 框架介绍 『MXNet』第一弹_基础架构及API 『MXNet』第二弹_Gluon构建模型 『MXNet』第三弹_Gluon模型参数 『MXNet』第四 ...

  8. 『TensorFlow』SSD源码学习_其一:论文及开源项目文档介绍

    一.论文介绍 读论文系列:Object Detection ECCV2016 SSD 一句话概括:SSD就是关于类别的多尺度RPN网络 基本思路: 基础网络后接多层feature map 多层feat ...

  9. Tair LDB基于Prefixkey中期范围内查找性能优化项目总结

    "Tair LDB基于Prefixkey该范围内查找性能优化"该项目是仅一个月.这个月主要是熟悉项目..以下从几个方面总结下个人在该项目上所做的工作及自己的个人所得所感. 项目工作 ...

随机推荐

  1. SQL Server 表的管理_关于数据增删查改的操作的详解(案例代码)

    SQL Server 表的管理_关于数据增删查改的操作的详解(案例代码)-DML 1.SQL INSERT INTO 语句(在表中插入) INSERT INTO 语句用于向表中插入新记录. SQL I ...

  2. 第6次结对作业--郑锦伟&古维城

    第6次结对作业 在线英语学习平台客户端原型 1.结对成员 郑锦伟 2015034643034 古维城 2015034643033 2.原型设计工具实现-Photoshop 3.需求分析 使用NABCD ...

  3. 基于微服务API级权限的技术架构

    一般而言,企业内部一套成熟的权限系统,都是基于角色(Role)的 访问控制方法(RBAC – Role Based Access Control),即权限 (Permission)与角色相关联,用户( ...

  4. java,maven工程打tar.gz包执行main方法

    一,需要在pom.xml文件添加plugin, 项目目录结构 <build> <plugins> <plugin> <artifactId>maven- ...

  5. 7-25 :active :after :before :disabled

    1:<list,<datalist>,required,<select>,<option>,title,draggable,hidden 2:data-*和命 ...

  6. VM虚拟机下安装liunx系统

    1.首先打开VMware看到如图所示,然后点击创建虚拟机,选择典型然后下一步 2.选择我稍后安装操作系统然后下一步,选择Linux系统然后下一步.给虚拟机起一个名字,和选择把虚拟机安装在那个位置.然后 ...

  7. JSON 的小技巧

    有的时候上游传过来的字段是string类型的,但是我们却想用变成数字来使用. 本来用一个json:",string" 就可以支持了,如果不知道golang的这些小技巧,就要大费周章 ...

  8. 【BZOJ 4010】 [HNOI2015]菜肴制作

    Description 知名美食家小 A被邀请至ATM 大酒店,为其品评菜肴. ATM 酒店为小 A 准备了 N 道菜肴,酒店按照为菜肴预估的质量从高到低给予1到N的顺序编号,预估质量最高的菜肴编号为 ...

  9. Evensgn 剪树枝 树规

    f[x][0]表示与其父边相连的连通块内没有黑苹果的方案数, f[x][1]则表示有黑苹果, 如果父边被切断,相当于没有黑苹果 初始化时,假设切掉父边,f[x][0]=1,f[x][1]=0; 递归回 ...

  10. BZOJ_1861_[Zjoi2006]Book 书架_splay

    BZOJ_1861_[Zjoi2006]Book 书架_splay 题意: 小T有一个很大的书柜.这个书柜的构造有些独特,即书柜里的书是从上至下堆放成一列.她用1到n的正整数给每本书都编了号. 小T在 ...