C# 已知分布的最佳列表容量
如果已知最终大小的一般分布，那么在构造函数中定义C列表的容量是否有最佳算法C# 已知分布的最佳列表容量,c#,list,capacity,C#,List,Capacity,如果已知最终大小的一般分布，那么在构造函数中定义C列表的容量是否有最佳算法 作为一个具体的例子，如果每个列表中要放置的值的数量的平均值为500，标准偏差为50，且近似正态分布，那么就内存消耗而言，列表的最佳初始容量是多少？由列表决定。除非您遇到具体的性能问题，否则我不会费心设置它，只要使用一个空构造函数就可以了，在这一点上，您可能还需要先解决其他问题 婚前优化是万恶之源。让列表来决定。除非您遇到具体的性能问题，否则我不会费心设置它，只要使用一个空构造函数就可以了，在这一点上，您可能还需要先解决其
作为一个具体的例子，如果每个列表中要放置的值的数量的平均值为500，标准偏差为50，且近似正态分布，那么就内存消耗而言，列表的最佳初始容量是多少？由列表决定。除非您遇到具体的性能问题，否则我不会费心设置它，只要使用一个空构造函数就可以了，在这一点上，您可能还需要先解决其他问题
婚前优化是万恶之源。让列表来决定。除非您遇到具体的性能问题，否则我不会费心设置它，只要使用一个空构造函数就可以了，在这一点上，您可能还需要先解决其他问题
婚前优化是万恶之源。这是个人观点，而不是基于研究，但请记住，列表本身只包含对每个对象的引用，因此最好在分配空间时犯一点错误，为过多的引用分配空间，而不是意外地将您需要的引用数量增加一倍。考虑到这一点，两个甚至三个标准差额外的600或650可能并不过分。但是，同样，这是我的观点，而不是研究结果。这是个人观点，而不是基于研究，但请记住，列表本身只包含对每个对象的引用，因此最好在分配空间以容纳太多的引用时犯一点错误，而不是意外地将您需要的引用数量增加一倍。考虑到这一点，两个甚至三个标准差额外的600或650可能并不过分。但是，这也是我的观点，而不是研究结果。没有正确的答案。这将是内存使用和CPU之间的折衷。初始化列表越大，可能浪费的内存越多，但节省的CPU越多，因为以后不必再次调整大小。没有正确的答案。这将是内存使用和CPU之间的折衷。初始化列表越大，可能浪费的内存越多，但节省的CPU越多，因为以后不必重新调整大小。如果使用三西格玛规则，说明如果考虑3个标准偏差，单个样本将在99.7%的时间范围内。如果使用三西格玛规则，说明如果你考虑3个标准差，那么单个样本在99.7%的时间内都在这个范围内。我做了一些研究，似乎这个问题有一个正确的答案 首先，我同意这可能是过早的优化，所以在决定切换之前进行分析是至关重要的 上面的图表是在excel中生成的，使用正态分布，并使用10000个样本和10000个平均值测试各种初始列表容量过度使用的空间。正如您所看到的，它有几个有趣的特性 对于低标准差，选择一个不好的初始容量可能会浪费最佳选择空间的八倍。 对于相对于平均值的高标准偏差，可能节省较少的成本。 与最低内存损耗相对应的波谷出现在取决于标准偏差的点上。 最好从图的右半部分选择一个值，以避免列表重新分配。 我找不到一个精确的最小损耗公式，但基于此分析，平均值+1.75 x标准偏差似乎是最佳选择。
警告：YMMV与其他分布、手段等。我做了一些研究，似乎这个问题有一个正确的答案 首先，我同意这可能是过早的优化，所以在决定切换之前进行分析是至关重要的 上面的图表是在excel中生成的，使用正态分布，并使用10000个样本和10000个平均值测试各种初始列表容量过度使用的空间。正如您所看到的，它有几个有趣的特性 对于低标准差，选择一个不好的初始容量可能会浪费最佳选择空间的八倍。 对于相对于平均值的高标准偏差，可能节省较少的成本。 与最低内存损耗相对应的波谷出现在取决于标准偏差的点上。 最好从图的右半部分选择一个值，以避免列表重新分配。 我找不到一个精确的最小损耗公式，但基于此分析，平均值+1.75 x标准偏差似乎是最佳选择。
警告：YMMV与其他分布、平均值等呈正态分布。如果他的数据是一个正常的距离，那么它实际上将是99.85%，因为任何小于容量的数据都适合e
G如果数据大小是mean-7std-devs，它仍然适合他的列表。是的，在问题中，他们声明它近似于正态分布。这假设了正态分布。如果他的数据是一个正态分布，那么它实际上将是99.85%，因为任何小于容量的数据都适合。例如，如果数据大小是mean-7 std DEV，它仍然适合他的列表。是的，在这个问题上，他们声明它近似于正态分布。