.NET/C# 集合类型查询基准测试

小渣渣

需求：需要定义一个只读的集合类型，不会对集合进行新增、删除、修改操作，只会对集合进行查询操作。我们希望查询越快越好。

常用集合比较



描述算法复杂度时，常用o(1), o(n), o(logn), o(nlogn)表示对应算法的时间复杂度，是算法的时空复杂度的表示。不仅仅用于表示时间复杂度，也用于表示空间复杂度。

O后面的括号中有一个函数，指明某个算法的耗时/耗空间与数据增长量之间的关系。其中的n代表输入数据的量。

比如时间复杂度为O(n)，就代表数据量增大几倍，耗时也增大几倍。比如常见的遍历算法。再比如时间复杂度O(n^2)，就代表数据量增大n倍时，耗时增大n的平方倍，这是比线性更高的时间复杂度。比如冒泡排序，就是典型的O(n^2)的算法，对n个数排序，需要扫描n×n次。

再比如O(logn)，当数据增大n倍时，耗时增大logn倍（这里的log是以2为底的，比如，当数据增大256倍时，耗时只增大8倍，是比线性还要低的时间复杂度）。二分查找就是O(logn)的算法，每找一次排除一半的可能，256个数据中查找只要找8次就可以找到目标。

O(nlogn)同理，就是n乘以logn，当数据增大256倍时，耗时增大256*8=2048倍。这个复杂度高于线性低于平方。归并排序就是O(nlogn)的时间复杂度。

O(1)就是最低的时空复杂度了，也就是耗时/耗空间与输入数据大小无关，无论输入数据增大多少倍，耗时/耗空间都不变。 哈希算法就是典型的O(1)时间复杂度，无论数据规模多大，都可以在一次计算后找到目标（不考虑冲突的话）

本文使用 BenchmarkDotNet 对 List、HashSet、SortedSet、Dictionary 查询进行基准测试，参考如下：

.NET/C# 使用 BenchmarkDotNet 测试代码性能
https://www.itsvse.com/thread-9576-1-1.html

.NET/C# 反射、Emit、Expression 性能测试
https://www.itsvse.com/thread-9598-1-1.html

代码如下：

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测试结果：使用 Dictionary 或 HashSet 上查找 Key 比在 List 和 SortedSet 中查找要快得多。Dictionary 和 HashSet 算法时间复杂度都是O(1)，为了节约内存，Dictionary 的 Value 对我们没有任何用，我还是选用了 HashSet 存储。

飞鱼

又来学习学习。。

小渣渣

HashSet 测试

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小渣渣

.NET/C# 集合 List、HashSet 判断元素是否存在基准测试
https://www.itsvse.com/thread-10735-1-1.html