博客
关于我
强烈建议你试试无所不能的chatGPT,快点击我
c#中hash table的用法(转)
阅读量:5937 次
发布时间:2019-06-19

本文共 3598 字,大约阅读时间需要 11 分钟。

1.  哈希表(HashTable)简述

  在.NET Framework中,Hashtable是System.Collections命名空间提供的一个容器,用于处理和表现类似keyvalue的键值对,其中key通常可用来快速查找,同时key是区分大小写;value用于存储对应于key的值。Hashtable中keyvalue键值对均为object类型,所以Hashtable可以支持任何类型的keyvalue键值对.

2. 什么情况下使用哈希表

(1)某些数据会被高频率查询

(2)数据量大
(3)查询字段包含字符串类型
(4)数据类型不唯一

 3. 哈希表的使用方法

哈希表需要使用的namespace

using System.Collections;using System.Collections.Generic;

 

哈希表的基本操作:

//添加一个keyvalue键值对:HashtableObject.Add(key,value);//移除某个keyvalue键值对:HashtableObject.Remove(key); //移除所有元素: HashtableObject.Clear(); // 判断是否包含特定键key: HashtableObject.Contains(key);

 

控制台程序例子:

using System;using System.Collections; //file使用Hashtable时,必须引入这个命名空间class Program { public static void Main() { Hashtable ht = new Hashtable(); //创建一个Hashtable实例 ht.Add("北京", "帝都"); //添加keyvalue键值对 ht.Add("上海", "魔都"); ht.Add("广州", "省会"); ht.Add("深圳", "特区"); string capital = (string)ht["北京"]; Console.WriteLine(ht.Contains("上海")); //判断哈希表是否包含特定键,其返回值为true或false ht.Remove("深圳"); //移除一个keyvalue键值对 ht.Clear(); //移除所有元素 } }

 

 哈希表中使用多种数据类型的例子:

using System;using System.Collections;class Program { static Hashtable GetHashtable() {   Hashtable hashtable = new Hashtable();        hashtable.Add("名字", "小丽");   hashtable.Add("年龄", 22);   return hashtable; } static void Main() {   Hashtable hashtable = GetHashtable();   string name = (string)hashtable["名字"];   Console.WriteLine(name);   int age = (int)hashtable["年龄"];   Console.WriteLine(age); } }

 

 当获取哈希表中数据时,如果类型声明的不对,会出现InvalidCastException错误。使用as-statements可以避免该错误。

using System;using System.Collections;using System.IO; class Program { static void Main() { Hashtable hashtable = new Hashtable(); hashtable.Add(100, "西安"); // 能转换成功 string value = hashtable[100] as string; if (value != null) { Console.WriteLine(value); } // 转换失败,获取的值为null,但不会抛出错误。 StreamReader reader = hashtable[100] as StreamReader; if (reader == null) { Console.WriteLine("西安不是StreamReader型"); } // 也可以直接获取object值,再做判断 object value2 = hashtable[100]; if (value2 is string) { Console.Write("这个是字符串型: "); Console.WriteLine(value2); } } }

 

4. 遍历哈希表

 遍历哈希表需要用到DictionaryEntry Object,代码如下:

for(DictionaryEntry de in ht) //ht为一个Hashtable实例{   Console.WriteLine(de.Key);  //de.Key对应于keyvalue键值对key Console.WriteLine(de.Value); //de.Key对应于keyvalue键值对value }

 

遍历键

foreach (int key in hashtable.Keys){    Console.WriteLine(key);}

 

遍历值

foreach (string value in hashtable.Values){    Console.WriteLine(value);}

 

5. 对哈希表进行排序

  对哈希表按key值重新排列的做法:

ArrayList akeys=new ArrayList(ht.Keys); akeys.Sort(); //按字母顺序进行排序foreach(string key in akeys) { Console.WriteLine(key + ": " + ht[key]); //排序后输出 }

 

6. 哈希表的效率

System.Collections下的哈希表(Hashtable)和System.Collections.Generic下的字典(Dictionary)都可用作lookup table,下面比较一下二者的执行效率。

Stopwatch sw = new Stopwatch();Hashtable hashtable = new Hashtable();Dictionary
dictionary = new Dictionary
(); int countNum = 1000000; sw.Start(); for (int i = 0; i < countNum; i++) { hashtable.Add(i.ToString(), i); } sw.Stop(); Console.WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds); //输出: 744 sw.Restart(); for (int i = 0; i < countNum; i++) { dictionary.Add(i.ToString(), i); } sw.Stop(); Console.WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds); //输出: 489 sw.Restart(); for (int i = 0; i < countNum; i++) { hashtable.ContainsKey(i.ToString()); } sw.Stop(); Console.WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds); //输出: 245 sw.Restart(); for (int i = 0; i < countNum; i++) { dictionary.ContainsKey(i.ToString()); } sw.Stop(); Console.WriteLine(sw.ElapsedMilliseconds); //输出: 192

由此可见,添加数据时Hashtable快。频繁调用数据时Dictionary快。

结论:Dictionary<K,V>是泛型的,当K或V是值类型时,其速度远远超过Hashtable。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhengqian/p/8297020.html

你可能感兴趣的文章
我的友情链接
查看>>
办公室几台电脑怎么连一台打印机的具体步骤
查看>>
linux安全---cacti+ntop监控
查看>>
鸟哥的linux私房菜-shell简单学习-1
查看>>
nagios配置监控的一些思路和工作流程
查看>>
通讯组基本管理任务三
查看>>
赫夫曼编码实现
查看>>
html页面显示div源代码
查看>>
基础复习-算法设计基础 | 复杂度计算
查看>>
debian、ubuntu系统下,常用的下载工具
查看>>
带以太网的MicroPython开发板:TPYBoardv201温湿度上传实例
查看>>
如何解压缩后缀名为zip.001,zip.002等的文件
查看>>
OSGI企业应用开发(十二)OSGI Web应用开发(一)
查看>>
Python 以指定概率获取元素
查看>>
微信公众平台图文教程(二) 群发功能和素材管理
查看>>
关于System.Collections空间
查看>>
MPP(大规模并行处理)
查看>>
Centos下基于Hadoop安装Spark(分布式)
查看>>
POJ2348 UVa10368 HDU1525 Euclid's Game【博弈】
查看>>
Java 位运算
查看>>