容器使用笔记（扩展篇）

前两篇文章分别介绍了几种容器，他们之间的区别与联系也做了简单的介绍，这篇文章主要在存储机制和工作效率上来扩展一下。

我们从数据的角度将它们分为两类一维集合和二维集合（这里不讨论数组），一维集合主要包括ArrayList、List，二维集合主要包括HashTable、Dictionary<K,v>，其它类型（使用较少）不做讨论。

首先说一维集合，来源于数组，他们在内存中的存储机制也是来源于数组，以顺序存储的方式存放在内存中，以下标为索引查找数据，效率较高。

再来谈谈二维表，HashTable和Dictionary<K,V>，俗称字典都是键值对的集合，可以说Dictionary<K,V>其实就是哈希表的泛型版本。字典与一维集合的区别就是字典通过key来查找value，他的算法复杂度为O(1)，而一维数组通过下标索引查找value，算法复杂度也为O(1)，因而他们的存储机制完全不同。

我们先来看一下Dictionary<K,V>,和HashTable的差异。看以下两段代码：

    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            Dictionary<int, string> dicTest1 = new Dictionary<int, string>();
            dicTest1.Add(1, "a");
            dicTest1.Add(2, "b");
            dicTest1.Add(3, "c");
            foreach (var item in dicTest1)
            {
                Console.WriteLine("Dictionary输出顺序 key: " + item.Key );
            }

            Hashtable tableTest = new Hashtable();
            tableTest.Add(1, "a");
            tableTest.Add(2, "b");
            tableTest.Add(3, "c");

            foreach (var item in tableTest.Keys)
            {
                Console.WriteLine("HashTable输出顺序 key:" + item.ToString());
            }
            Console.ReadKey();
        }
    }

可以看的出来，字典在输出是完全是按照数据插入的顺序输出的，而哈希表会在插入数据时打乱其存储顺序。

再来看看二维集合的存储机制，在存储二维集合时，计算机会根据二维集合的key通过哈希算法计算出一个虚拟地址，然后将数据存储在相应位置。查找数据时也一样，需要根据key通过哈希算法找到对应的虚拟地址，然后获得数据。

它们的效率有多大的差距呢？下图是一个高手写的程序的运行结果：

他们在遍历整个集合时效率的差距是很大的。所以，顺序表存储结构在遍历查询数据时，有很大优势。

下图是几种字典在存储结构和性能上的差异总结：

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