Data structures C#集合的实现和操作的复杂性是什么？

我想缓存10.000+个键/值对（两个字符串），并开始考虑哪种.NET（2.0，绑定到MS Studio 2005:（）结构最好。所有项都将一次性添加，然后将对特定键进行几百次查询。
我已经阅读了中引用的MSDN描述，但我仍然错过了关于各种集合上操作的实现/复杂性的一些细节。 例如，在上述问题中，MSDN引用了SortedList基于树的说法，SortedDictionary“具有相似的对象模型”，但复杂性不同。 另一个问题：哈希表和字典的实现方式是否相同？
对于哈希表，它们：

如果Count小于哈希表的容量，则此方法为O（1）操作。如果需要增加容量以容纳新元素，则此方法为O（n）操作，其中n为Count

但当容量增加时（每增加一次），则增加一系列键/值对的二次复杂性。与SortedList相同

未提及OrderedDictionary，其中未提及实现/复杂性

---

也许有人知道一些关于.NET集合实现的好文章？

容量哈希表不同于

计数

通常情况下，容量——可以存储的最大项数，通常与底层散列桶的数量相关——在“增长”时加倍是必需的，但这取决于实现。

计数

仅指实际存储的项目数，必须小于或等于容量，否则不相关

由于间隔呈指数增长（在

O（n）

，n=Count，resizing之间），大多数散列实现都要求

O（1）

访问权限。引文只是说：“嘿！它是分期付款的，并不总是正确的！”

---

快乐编码。

如果要添加那么多对，可以/应该使用预先指定容量。然后每次添加和查找都将是O（1）

---

如果您确实想了解这些类是如何实现的，可以查看或使用System.Collections（不确定后者的合法性）。

哈希表和

字典

的实现方式相同。

字典

是

哈希表

的通用替代品

当像

List

和

Dictionary

这样的收藏容量必须增加时，它会以一定的速度增长。对于

List

来说，这个速度是

2.0

，即容量是原来的两倍。我不知道

Dictionary

的确切速度，但它的工作原理是一样的

---

对于一个

列表

，容量增加的方式意味着一个项目被平均额外复制了1.3倍。由于该值在列表增长时保持不变，因此

添加

方法仍然平均是一个O（1）操作。

字典是一种哈希表；我从不使用原始哈希表，因为它只保存数据“objects”。当容量增加时，不要担心插入是O（N）；当哈希表满时，Dictionary总是将容量加倍，因此平均（摊销）复杂度是O（1）

您几乎不应该使用SortedList（它基本上是一个数组），因为每次插入或删除的复杂度都是O（N）（假设数据尚未排序。如果数据已排序，则得到O（1），但如果数据已排序，则仍然不需要使用SortedList，因为普通列表就足够了。）使用SortedList代替SortedList，它为插入、删除和搜索提供O（N log N）。但是，SortedDictionary比Dictionary慢，因此仅当您的数据需要排序时才使用它

---

你说你想缓存10000个键值对。如果你想在执行任何查询之前进行所有插入，一个有效的方法是创建一个未排序的列表，然后将其保存，并用于查询。与使用SortedDictionary相比，这种方法节省了大量内存，并且为垃圾收集器创建的工作更少。

谢谢，我没有这样做s关于生长因子的信息。感谢您提供的信息。为什么SortedDictionary比Dictionary慢？它是基于树的吗？想法是List/Right。并且List初始化为Capacity=键/值对的数量，正如Joe Cheng在下面暗示的那样。@MkL SortedDictionary和SortedList都不使用哈希代码/哈希算法——这就是为什么它们是

O（lg n）

/

O（n lg n）

/

O（n）

用于访问/插入。（我个人认为选择的名称很糟糕：-）字典使用哈希算法（尽管这不是IDictionary接口的要求）就速度而言，它可能更快，也可能不更快。Big-O谈到了限制。

N

和

C

的特定值需要考虑到真实世界的性能。SortedDictionary不仅在理论上较慢，我还对其进行了基准测试：谢谢。字典的容量是多少？-哈希表中的存储桶数？如何您获得的id为1.3？如果列表的容量正好增加了一倍，则由于重新分配，每个项目应额外复制一次。但无论如何，添加仍然是O（1）@MkL:dictionary的容量是指它能容纳多少项，即内部用于存储项的数组的大小。bucket本身并不是作为对象存在的，有一个数组用于KeyValue项，还有一个数组用于同一bucket中下一项的索引。数字1.3是项如何组合的结果在任何给定的时间，33%到100%的项目至少复制了一次，其中1/3的项目至少复制了两次，1/3的项目至少复制了三次，依此类推。感谢您的提示：构造函数和查看源代码的机会-这