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[ASP.net教程]带你看懂Dictionary的内部实现


 

了解Dictionary的开发人员都了解,和List相比,字典添加会慢,但是查找会比较快,那么Dictionary是如何实现的呢?

Dictionary的构造

下面的代码我看看Dictionary在构造时都做了什么:

    private void Initialize(int capacity)    {      int prime = HashHelpers.GetPrime(capacity);      this.buckets = new int[prime];      for (int i = 0; i < this.buckets.Length; i++)      {        this.buckets[i] = -1;      }      this.entries = new Entry<TKey, TValue>[prime];      this.freeList = -1;    } 

 

我们看到,Dictionary在构造的时候做了以下几件事:

  1. 初始化一个this.buckets = new int[prime]
  2. 初始化一个this.entries = new Entry<TKey, TValue>[prime]
  3. Bucket和entries的容量都为大于字典容量的一个最小的质数

其中this.buckets主要用来进行Hash碰撞,this.entries用来存储字典的内容,并且标识下一个元素的位置。

我们以Dictionary<int,string> 为例,来展示一下Dictionary如何添加元素:

首先,我们构造一个:

Dictionary<int, string> test = new Dictionary<int, string>(6);

初始化后:

添加元素时,集合内部Bucket和entries的变化

Test.Add(4,"4")后:

根据Hash算法: 4.GetHashCode()%7= 4,因此碰撞到buckets中下标为4的槽上,此时由于Count为0,因此元素放在Entries中第0个元素上,添加后Count变为1

 

 

Test.Add(11,"11")

根据Hash算法 11.GetHashCode()%7=4,因此再次碰撞到Buckets中下标为4的槽上,由于此槽上的值已经不为-1,此时Count=1,因此把这个新加的元素放到entries中下标为1的数组中,并且让Buckets槽指向下标为1的entries中,下标为1的entry之下下标为0的entries。

Test.Add(18,"18")

我们添加18,让HashCode再次碰撞到Buckets中下标为4的槽上,这个时候新元素添加到count+1的位置,并且Bucket槽指向新元素,新元素的Next指向Entries中下标为1的元素。此时你会发现所有hashcode相同的元素都形成了一个链表,如果元素碰撞次数越多,链表越长。所花费的时间也相对较多。

 

Test.Add(19,"19")

再次添加元素19,此时Hash碰撞到另外一个槽上,但是元素仍然添加到count+1的位置。

 

 

删除元素时集合内部的变化

Test.Remove(4)

我们删除元素时,通过一次碰撞,并且沿着链表寻找3次,找到key为4的元素所在的位置,删除当前元素。并且把FreeList的位置指向当前删除元素的位置,FreeCount置为1

 

Test.Remove(18)

删除Key为18的元素,仍然通过一次碰撞,并且沿着链表寻找2次,找到当前元素,删除当前元素,并且让FreeList指向当前元素,当前元素的Next指向上一个FreeList元素。

此时你会发现FreeList指向了一个链表,链表里面不包含任何元素,FreeCount表示不包含元素的链表的长度。

Test.Add(20,"20")

再添加一个元素,此时由于FreeList链表不为空,因此字典会优先添加到FreeList链表所指向的位置,添加后FreeCount减1,FreeList链表长度变为1

总结:

通过以上试验,我们可以发现Dictionary在添加,删除元素按照如下方法进行:

  1. 通过Hash算法来碰撞到指定的Bucket上,碰撞到同一个Bucket槽上所有数据形成一个单链表
  2. 默认情况Entries槽中的数据按照添加顺序排列
  3. 删除的数据会形成一个FreeList的链表,添加数据的时候,优先向FreeList链表中添加数据,FreeList为空则按照count依次排列
  4. 字典查询及其的效率取决于碰撞的次数,这也解释了为什么Dictionary的查找会很快。

 

好吧,熬了半宿,今天先写到这了,如果看了有所收获就帮忙顶一下,有问题欢迎拍砖。