[转载]深入解析Hashtable、Dictionary、SortedDictionary、SortedList

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[转载]深入解析Hashtable、Dictionary、SortedDictionary、SortedList – 木子博客 – 博客园.

在《在线用户 实体缓存解决方案》方案中使用Dictionary来存储,评论里同事说SortedDictionary采用二分法查找比Dictionary快,于是我们都做了测试,最后发现 Dictionary是比SortedDictionary快的,前者 用的是Hash算法,而后者是RB-Tree算法

于是想深入地分析如题的4个字典的原理。

我们先看Hashtable

MSDN的解释:表示键/值对的集合,这些键/值对根据键的哈希代码进行组 织。

Hash算法是把任意长度的输入(又叫做预映射, pre-image),通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不 同的输入可能会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一的确定输入值。

Hashtable 对象由包含集合元素的存储桶组 成。存储桶是 Hashtable 中各元素的虚拟子组,与大多数集合中进行的搜索和检索相比,存储桶 可令搜索和检索更为便捷。每一存储桶都与一个哈希代码关联,该哈希代码是使用哈希函数生成的并基于该元素的键。

Hashtable 类默认的装填因子是 1.0,但实际上它默认的装填因子是 0.72。所有从构造函数输入的装填因子,Hashtable 类内部都会将其乘以0.72。这是一个要求苛刻的数字, 某些时刻将装填因子增减 0.01, 可能你的 Hashtable 存取效率就提高或降低了 50%,其原因是装填因子决定散列表容量,而散列表容量又影响 Key 的冲突几率,进而影响性能。0.72 是 Microsoft经过大量实验得出的一个比较平衡的值。

我们看Hashtable的一些源码:

Hashtable .ctor

public Hashtable() : this(0, (float) 1f)
{
}
public Hashtable(int capacity, float loadFactor)
{
if (capacity < 0)
{
throw new ArgumentOutOfRangeException(capacity, Environment.GetResourceString(ArgumentOutOfRange_NeedNonNegNum));
}
if ((loadFactor < 0.1f) || (loadFactor > 1f))
{
throw new ArgumentOutOfRangeException(loadFactor, Environment.GetResourceString(ArgumentOutOfRange_HashtableLoadFactor, new object[] { 0.1, 1.0 }));
}
this.loadFactor = 0.72f * loadFactor;
double num = ((float) capacity) / this.loadFactor;
if (num > 2147483647.0)
{
throw new ArgumentException(Environment.GetResourceString(Arg_HTCapacityOverflow));
}
int num2 = (num > 11.0) ? HashHelpers.GetPrime((int) num) : 11;
this.buckets = new bucket[num2];
this.loadsize = (int) (this.loadFactor * num2);
this.isWriterInProgress = false;
}

Hashtable 扩容是个耗时非常惊人的内部操作,它之所以写入效率仅为读取效率的 1/10 数量级,频繁的扩容是一个因素。当进行扩容时,散列表内部要重新 new 一个更大的数组,然后把原来数组的内容拷贝到新数组,并进行重新散列。如何 new这个更大的数组也有讲究。散列表的初始容量一般来讲是个素数。当扩容时,新数组的大小会设置成原数组双倍大小的相近的一个素数。

Hashtable expand

private void expand()
{
int prime = HashHelpers.GetPrime(this.buckets.Length * 2);
this.rehash(prime);
}
private void rehash(int newsize)
{
this.occupancy = 0;
Hashtable.bucket[] newBuckets
= new Hashtable.bucket[newsize];
for (int i = 0; i < this.buckets.Length; i++)
{
Hashtable.bucket bucket
= this.buckets[i];
if ((bucket.key != null) && (bucket.key != this.buckets))
{
this.putEntry(newBuckets, bucket.key, bucket.val, bucket.hash_coll & 0x7fffffff);
}
}
Thread.BeginCriticalRegion();
this.isWriterInProgress = true;
this.buckets = newBuckets;
this.loadsize = (int) (this.loadFactor * newsize);
this.UpdateVersion();
this.isWriterInProgress = false;
Thread.EndCriticalRegion();
}

HashTable 数据结构存在问题:空间利用率偏低、受填充因子影响大、扩容时所有的数据需要重新进行散列计算。虽然Hash具有O(1)的数据检索效率,但它空间开销却 通常很大,是以空间换取时间。所以Hashtable适用于读取操作频繁,写入操作很少的操作类型。

Dictionary<K, V> 也是用的Hash算法,通过数组实现多条链式结构。不过它是采用分离链接散列法。采用分离链接散列法不受到装填因子的影响,扩容时原有数据不需要重新进行 散列计算。

采用分离链接法的 Dictionary<TKey, TValue> 会在内部维护一个链表数组。对于这个链表数组 L0,L1,…,LM-1, 散列函数将告诉我们应当把元素 X 插入到链表的什么位置。然后在 find 操作时告诉我们哪一个表中包含了 X。 这种方法的思想在于:尽管搜索一个链表是线性操作,但如果表足够小,搜索非常快(事实也的确如此,同时这也是查找,插入,删除等操作并非总是 O(1) 的原因)。特别是,它不受装填因子的限制。
这种情况下,常见的装填因子是 1.0。更低的装填因子并不能明显的提高性能,但却需要更多的额外空间。

Dictionary .ctor

public Dictionary() : this(0, null)
{
}
public Dictionary(int capacity, IEqualityComparer<TKey> comparer)
{
if (capacity < 0)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentOutOfRangeException(ExceptionArgument.capacity);
}
if (capacity > 0)
{
this.Initialize(capacity);
}
if (comparer == null)
{
comparer = EqualityComparer<TKey>.Default;
}
this.comparer = comparer;
}
private void Resize()
{
int prime = HashHelpers.GetPrime(this.count * 2);
int[] numArray = new int[prime];
for (int i = 0; i < numArray.Length; i++)
{
numArray[i] = 1;
}
Entry<TKey, TValue>[] destinationArray = new Entry<TKey, TValue>[prime];
Array.Copy(this.entries, 0, destinationArray, 0, this.count);
for (int j = 0; j < this.count; j++)
{
int index = destinationArray[j].hashCode % prime;
destinationArray[j].next = numArray[index];
numArray[index] = j;
}
this.buckets = numArray;
this.entries = destinationArray;
}

Dictionary 的插入算法:1、计算key的hash值,并且找到buckets中目标桶的链首索引,2、从链上依次查找是否key已经保存,3、如果没有的话,判断是 否存在freeList,4、如果存在freeList,从freeList上摘下结点保存数据,否则追加在count位置上。

Dictionary Add

private void Insert(TKey key, TValue value, bool add)
{
int freeList;
if (key == null)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.key);
}
if (this.buckets == null)
{
this.Initialize(0);
}
int num = this.comparer.GetHashCode(key) & 0x7fffffff;
int index = num % this.buckets.Length;
for (int i = this.buckets[index]; i >= 0; i = this.entries[i].next)
{
if ((this.entries[i].hashCode == num) && this.comparer.Equals(this.entries[i].key, key))
{
if (add)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentException(ExceptionResource.Argument_AddingDuplicate);
}
this.entries[i].value = value;
this.version++;
return;
}
}
if (this.freeCount > 0)
{
freeList
= this.freeList;
this.freeList = this.entries[freeList].next;
this.freeCount;
}
else
{
if (this.count == this.entries.Length)
{
this.Resize();
index
= num % this.buckets.Length;
}
freeList
= this.count;
this.count++;
}
this.entries[freeList].hashCode = num;
this.entries[freeList].next = this.buckets[index];
this.entries[freeList].key = key;
this.entries[freeList].value = value;
this.buckets[index] = freeList;
this.version++;
}

buckets数组 保存所有数据链的链首,Buckets[i]表示在桶i中数据链的链首元素。entries结构体数组用于保存实际的数据,通过next值作为链式结构的 向后索引。删除的数据空间会被串入到freeList链表的首部,当再次插入数据时,会首先查找freeList链表,以提高查找entries中空闲数 据项位置的效率。在枚举器中,枚举顺序为entries数组的下标递增顺序。

Dictionary Remove

public bool Remove(TKey key)
{
if (key == null)
{
ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.key);
}
if (this.buckets != null)
{
int num = this.comparer.GetHashCode(key) & 0x7fffffff;
int index = num % this.buckets.Length;
int num3 = 1;
for (int i = this.buckets[index]; i >= 0; i = this.entries[i].next)
{
if ((this.entries[i].hashCode == num) && this.comparer.Equals(this.entries[i].key, key))
{
if (num3 < 0)
{
this.buckets[index] = this.entries[i].next;
}
else
{
this.entries[num3].next = this.entries[i].next;
}
this.entries[i].hashCode = 1;
this.entries[i].next = this.freeList;
this.entries[i].key = default(TKey);
this.entries[i].value = default(TValue);
this.freeList = i;
this.freeCount++;
this.version++;
return true;
}
num3 = i;
}
}
return false;
}

SortedDictionary,MSDN 是这样描述的:

SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>) 泛型类是检索运算复杂度为 O(log n) 的二叉搜索树,其中 n 是字典中的元素数。就这一点而言,它与 SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>)  泛型类相似。这两个类具有相似的对象模型,并且都具有 O(log n) 的检索运算复杂度。这两个类的区别在于内存的使用以及插入和移除元素的速度:

  1. SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>)  使用的内存比 SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>) 少。
  2. SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>) 可对未排序的数据执行更快的插入和移除操作:它的时间复杂度为 O(log n),而 SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>) 为 O(n)。
  3. 如果使 用排序数据一次性填充列表,则 SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>) 比 SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>) 快。

SortedDictionary<K, V>是按照K有序排列的(K, V)数据结构,以红黑树作为内部数据结构对K进行排列保存– TreeSet<T>,红黑树是一棵二叉搜索树,每个结点具有黑色或者红色的属性。它比普通的二叉搜索树拥有更好的平衡性。2-3-4树是红 黑树在“理论”上的数据结构。

2-3-4树插入算法:类似于二叉搜索树的插入(插入数据插入到树的叶子结点) ,如果插入位置是2-结点或者3-结点,那么直接插入到当前结点,如果插入位置是4-结点,需要将当前的4-结点进行拆分,然后再执行后继的插入操作。

SortedDictionary Add

public void Add(T item)
{
if (this.root == null)
{
this.root = new Node<T>(item, false);
this.count = 1;
}
else
{
Node
<T> root = this.root;
Node
<T> node = null;
Node
<T> grandParent = null;
Node
<T> greatGrandParent = null;
int num = 0;
while (root != null)
{
num
= this.comparer.Compare(item, root.Item);
if (num == 0)
{
this.root.IsRed = false;
ThrowHelper.ThrowArgumentException(ExceptionResource.Argument_AddingDuplicate);
}
if (TreeSet<T>.Is4Node(root))
{
TreeSet
<T>.Split4Node(root);
if (TreeSet<T>.IsRed(node))
{
this.InsertionBalance(root, ref node, grandParent, greatGrandParent);
}
}
greatGrandParent
= grandParent;
grandParent
= node;
node
= root;
root
= (num < 0) ? root.Left : root.Right;
}
Node
<T> current = new Node<T>(item);
if (num > 0)
{
node.Right
= current;
}
else
{
node.Left
= current;
}
if (node.IsRed)
{
this.InsertionBalance(current, ref node, grandParent, greatGrandParent);
}
this.root.IsRed = false;
this.count++;
this.version++;
}
}

我们来测试一下 Hashtable、Dictionary和SortedDictionary的插入和查找性能。

性能测试代码

using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;

namespace DictionaryTest
{
class Program
{
private static int totalCount = 10000;

static void Main(string[] args)
{
HashtableTest();
DictionaryTest();
SortedDictionaryTest();
Console.ReadKey();
}

private static void HashtableTest()
{
Hashtable hastable
= new Hashtable();
Stopwatch watch
= new Stopwatch();
watch.Start();
for (int i = 1; i < totalCount; i++)
{
hastable.Add(i,
0);
}
watch.Stop();
Console.WriteLine(
string.Format(Hashtable添加{0}个元素耗时:{1}ms,totalCount, watch.ElapsedMilliseconds));
Console.WriteLine(
Hashtable不做查找测试);
hastable.Clear();
}

private static void DictionaryTest()
{
Dictionary
<int, int> dictionary = new Dictionary<int, int>();
Stopwatch watch
= new Stopwatch();
watch.Start();
for (int i = 1; i < totalCount; i++)
{
dictionary.Add(i,
0);
}
watch.Stop();
Console.WriteLine(
string.Format(Dictionary添加{0}个元素耗时:{1}ms,totalCount, watch.ElapsedMilliseconds));
watch.Reset();
watch.Start();
dictionary.Select(o
=> o.Key % 1000 == 0).ToList().ForEach(o => { });
watch.Stop();
Console.WriteLine(
string.Format(Dictionary查找能被1000整除的元素耗时:{0}ms, watch.ElapsedMilliseconds));
dictionary.Clear();
}

private static void SortedDictionaryTest()
{
SortedDictionary
<int, int> dictionary = new SortedDictionary<int, int>();
Stopwatch watch
= new Stopwatch();
watch.Start();
for (int i = 1; i < totalCount; i++)
{
dictionary.Add(i,
0);
}
watch.Stop();
Console.WriteLine(
string.Format(SortedDictionary添加{0}个元素耗时:{1}ms,totalCount, watch.ElapsedMilliseconds));
watch.Reset();
watch.Start();
dictionary.Select(o
=> o.Key % 1000 == 0).ToList().ForEach(o => { });
watch.Stop();
Console.WriteLine(
string.Format(SortedDictionary查找能被1000整除的元素耗时:{0}ms, watch.ElapsedMilliseconds));
dictionary.Clear();
}
}
}

最 终结果如图:

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