.net:添加字典项-检查它是否存在或允许异常？

我正在向StringDictionary添加项，可能会出现重复键。这当然会引发异常

如果重复的可能性很低（即很少发生），我是否最好使用Try-Catch块并保持其未处理状态，还是应该在添加每个条目之前始终进行.ContainsKey检查

我假设如果重复密钥的可能性很高，那么允许异常将是一个糟糕的决定，因为它们很昂贵

想法

编辑

我在通用字典中使用了reflector，并为ContainsKey和TryGetValue找到了以下内容，如下所述

public bool TryGetValue(TKey key, out TValue value)
{
    int index = this.FindEntry(key);
    if (index >= 0)
    {
        value = this.entries[index].value;
        return true;
    }
    value = default(TValue);
    return false;
}

及

是我遗漏了什么，还是TryGetValue比Containeskey做了更多的工作

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---

我很感谢您的回复，就我目前的目的而言，我将继续执行ContainsKey调用，因为集合将很小，代码更具可读性。

如何实现这一点取决于发生冲突时您想做什么。如果要保留第一个插入的值，应在插入前使用

ContainsKey

进行检查。另一方面，如果要使用该键的最后一个值，可以这样做：

// c# sample:
myDictionary[key] = value;

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附带说明：如果可能的话，我可能会使用

Dictionary

而不是

StringDictionary

。如果没有其他方法可以让您访问更多的Linq扩展方法。

我会进行包含检查

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我的理由是，对于那些不应该发生的事情，应该保留例外情况。如果他们这样做了，就应该敲响警钟，把卡尔弗利带进来。对我来说，在已知的问题案例处理中使用异常似乎很奇怪，尤其是当您可以测试它时。

除非这是一个非常大的字典或在关键的代码内部循环中，否则您可能看不到区别

.ContainsKey检查每次都会让您损失一点性能，而抛出的异常很少会让您损失一点性能。如果复制的可能性确实很低，那么就允许例外

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如果您确实希望能够管理重复的密钥，您可以查看

中的MultiDictionary，我尽量避免在任何地方出现异常-它们处理起来很昂贵，而且会使代码复杂化。既然您知道可能会发生冲突，而且执行.Contains检查很简单，我会这样做。

如果可能，将

StringDictionary

替换为

Dictionary

，并使用

TryGetValue

。这避免了异常处理开销和双重查找。

您可以使用AddorUpdate（）方法扩展字典：

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我对此做了一些基准测试。但我必须重申凯尔西的观点：

对于那些不应该发生的事情，应该保存例外 发生如果他们这样做了，就应该敲响警钟，把加略山带来 在里面对我来说，在已知问题案例中使用异常似乎很奇怪 处理，尤其是当你可以测试它的时候

这是有意义的，因为您通过使用

try catch

（如果有的话）获得的性能增益是微不足道的，但是“catch”可能更具惩罚性。以下是测试：

public static void Benchmark(Action method, int iterations = 10000)
{
    Stopwatch sw = new Stopwatch();
    sw.Start();
    for (int i = 0; i < iterations; i++)
        method();

    sw.Stop();
    MessageBox.Show(sw.Elapsed.TotalMilliseconds.ToString());
}

public static string GetRandomAlphaNumeric()
{
    return Path.GetRandomFileName().Replace(".", "").Substring(0, 8);
}

var dict = new Dictionary<string, int>();

50%副本： 结果:

无重复项

方法1：调试->630毫秒-680毫秒；释放->620毫秒-640毫秒

方法2：调试->640毫秒-690毫秒；释放->640毫秒-670毫秒

50%的副本

方法1：调试->26毫秒-39毫秒；释放->25毫秒-33毫秒

方法2：调试->1340毫秒；释放->1260毫秒

100%重复

方法1：调试->7毫秒；释放->7毫秒

方法2：调试->2600毫秒；释放->2400毫秒

---

您可以看到，随着重复项的增加，

try-catch

的性能很差。即使在最糟糕的情况下，您根本没有复制品，

try-catch

的性能提升也没有什么实质性的提高。

有两种方法来看待这一点

演出 如果从性能角度来看，您必须考虑：

• 计算密钥和
• 创建和抛出异常的代价有多大

我想不出比抛出异常更昂贵的哈希计算了。请记住，当抛出异常时，它们已通过互操作封送到Win32 API、创建、爬网整个堆栈跟踪，并停止和处理遇到的任何catch块。CLR中的异常抛出仍然被视为由Win32 API在幕后处理的HRESULT。发件人：

当然，如果不首先考虑Windows结构化异常处理（SEH），我们就不能谈论托管异常。我们还需要看C++异常模型。这是因为托管异常和C++异常都是在底层SEH机制之上实现的，并且因为托管异常必须与SEH和C++两者互操作。 例外情况。

性能约束：避免异常

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最佳做法 .NET Framework设计指南是一个很好的遵循规则集（很少有例外-双关语）。指南中提到了一种称为“尝试/实干家”的模式，在这种情况下，建议避免例外情况：

考虑成员的Tester-Doer模式，该模式可能在常见场景中引发异常，以避免与异常相关的性能问题

异常也不应该被用作控制流机制——同样写在CLR设计指南中

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最佳实践结论：避免例外

对于.NET标准2.1+和.NET核心2.0+来说，这个问题现在要简单得多。就用这个方法吧。它以最优雅的方式处理所有问题public static void Benchmark(Action method, int iterations = 10000) { Stopwatch sw = new Stopwatch(); sw.Start(); for (int i = 0; i < iterations; i++) method(); sw.Stop(); MessageBox.Show(sw.Elapsed.TotalMilliseconds.ToString()); } public static string GetRandomAlphaNumeric() { return Path.GetRandomFileName().Replace(".", "").Substring(0, 8); } var dict = new Dictionary<string, int>();

Benchmark(() =>
{
    // approach 1
    var key = GetRandomAlphaNumeric();
    if (!dict.ContainsKey(key))
        dict.Add(item, 0);

    // approach 2
    try
    {
        dict.Add(GetRandomAlphaNumeric(), 0);
    }
    catch (ArgumentException)
    {

    }
}, 100000);  

for (int i = 0; i < 50000; i++)
{
    dict.Add(GetRandomAlphaNumeric(), 0);  
}

var lst = new List<string>();
for (int i = 0; i < 50000; i++)
{
    lst.Add(GetRandomAlphaNumeric());
}
lst.AddRange(dict.Keys);
Benchmark(() =>
{
    foreach (var key in lst)
    {
        // approach 1
        if (!dict.ContainsKey(key))
            dict.Add(key, 0);

        // approach 2
        try
        {
            dict.Add(key, 0);
        }
        catch (ArgumentException)
        {

        }
    }
}, 1);  

var key = GetRandomAlphaNumeric();
dict.Add(key, 0);
Benchmark(() =>
{
    // approach 1
    if (!dict.ContainsKey(key))
        dict.Add(item, 0);

    // approach 2
    try
    {
        dict.Add(key, 0);
    }
    catch (ArgumentException)
    {

    }
}, 100000);