Question

我做了一些测试：SortedDictionary，SortedList和Dictionary（只是为了比较）。结果是，在添加，删除和返回基于键的值（100,000对键+每个字典中的值）时，Dictionary比其他两个快得多。

有人能告诉我为什么SortedList和SortedDictionary比Dictionary慢？

Answer 1

根据未排序的列表，以排序列表为例。

让我们假设在任意索引处的未排序列表上的插入时间是O（n / 2），其中n是列表的大小。反映出，平均而言，必须移动一半的列表元素，以便为插入的元素腾出空间。

类似地，在此列表中，从任意位置移除元素也是O（n / 2），因为平均而言，必须移动一半元素以缩小间隙。

。。。

现在，想象一下相同的实现，但是要进行排序。

排序必须在插入时完成 - 它必须找到新元素的位置。由于之前的所有元素都已经排序（我们在插入时这样做，所以这是真的），我们可以从头开始扫描。

这是一个O（n / 2）操作，在我们开始插入之前。那只是为了找到插入点。

一个更好的方法，使用二进制搜索会给我们O（log n）找到插入位置，但仍然需要支付O（n / 2）成本插入本身。

如果扫描操作的成本是s，并且插入操作的成本是m（移动），那么分类插入的成本是：

s x O(log n) + m x (n/2)

但是，在任意位置的未排序列表上的插入操作仅为：

 m x (n /2)

这是分类操作需要更长时间的真正原因的具体例子。

这种理论还有很多，但这应该是一个开始。

Answer 2

因为每次添加或删除值时，这些数据结构都会再次排序。因此，在使用它们时会受到性能影响。

Answer 3

字典只是将新条目抛出到列表的末尾。它所要做的就是跟踪列表末尾的位置。但是，SortedDictionary必须找出列表中的右侧位置以放置新条目。显然，这需要一些计算工作，而不是简单地将其添加到最后。

对于删除，两种类型的对象都必须查找要删除的记录，但排序类型需要评估删除该记录对其内部结构的影响。例如，b-tree可能需要在删除后重新平衡分支。再次需要一些计算来评估这一点。因此，性能上的差异。