数据结构与算法(七)

邯郸驿里逢冬至，抱膝灯前影伴身。

也许你开始疑惑，明明是数据结构和算法，为什么只有第一篇文章介绍了数组，然后就一直在介绍算法，别急，这篇文章就是来介绍第二个数据结构的。

字典

在不同的编程语言中，字典有许多其他的名称，比如“散列表”，“映射”，“关联数组”等。

首先，来看为什么会叫“散列表”，给你以下的 字母-数字 对应关系：

A=1

B=2

C=3

D=4

E=5

F=6

G=7

然后给你一串字母“ACE”，那么你立马就会知道这串字母等于135。此过程可以说成解码，或者说成是翻译的过程，这个过程就是散列，上面的A=1，B=2,这样的对应的关系，就是散列函数。

但是，不要误解，密码本不仅仅只有翻译字符串的功能，我们可以赋予它任何解密的功能。在字典中的功能就是快速的通过key找到value。c#中的这个算法是一个哈希算法来做的，这个算法后续的文章中会说。

这个散列函数也要遵循一些条件，对于同一个key，每次计算的都是相同的value，否则，此散列函数无效。

上图表现的关系，通过key值计算出value的存放的地址，所以寻找key的值的时间复杂的大概是O(1),那么，这里为什么要说大概呢？我们再看，有这样的一个情况，如果key1通过散列函数计算出来的值为：1，key2通过散列函数计算出来的值为：1。那么这时候，就不知道你究竟要取哪一个值，那么遇到这个情况要怎么办呢？

经典的做法就是“分离链接”，具体的做法是什么呢？将value处的值不再放key1/key2的值，而是用一个数组来替代。

数组中存放对应的key1与key2的值，与之前不同的是，这里数组的长度为2，数组的第一位存放的是各自value值的标签。通过匹配与key对应的标签，迅速的找到它的值，所以能找到各自的值。

那么受之前的“最坏情况”思想的影响，那么最坏的情况就是一个字典中所有的值都放在一个格子中，那么它的时间复杂度应该是O(N)，前文明明说过是O(1)，那么还有什么情况这里还没有介绍呢？

找到平衡

归根到底，散列表的效率取决于以下因素

  • 存放的数据大小
  • 格子的长度
  • 散列函数

前2个很容易理解，数据的大小与存放的空间，影响它操作速度，但是与散列函数有什么关系呢？其实关系很大，上文我们已经提到了最坏的情况，这里就不再赘述。

数量与空间的对应关系，前人已经研究出了黄金法则：每增加7个元素就增加10个格子。即“负载因子”为0.7。

准备放7个元素，那么计算机会分配10个格子

准备放14个元素，那么计算机会分配20个格子

但是这个不需要我们编写代码的时候设置，计算机语言已经将这些约束写在了底层，我们直接一般的插入就好，计算机会帮你觉得格子的大小。

知道了这些特性，那么你就可以在某些方面来取代数组，来提升代码性能。

前文中说过，不允许出现重复的key，那么插入一个重复的key值，结果会如何呢？

vs会提示你：已经添加了具有相同键的项

c#中的字典写法

 Dictionary<int, string> dic = new Dictionary<int, string>();

字典中的数据都是成对出现的，也称之为“键值对”，前面的int代表键，（key），后面的string就是值（value），一对键值对构成字典中的一个“元素”.其中元素中的键一定要唯一,但是值不需要唯一,因为键唯一之后才能知道具体查找的value的值.

首先，在c#中，使用字典必须要引入一个命名空间：

System.Collection.generic;

这个命名空间包含用于处理集合的泛型类型，那么顾名思义，这个命名空间中还包括其他的数据结构类型，其中就包括前面文章已经出现过的List<T>。当然还有其它的集合,这个后面的文章会介绍.

字典的使用说明

Dictionary常用用法：以 key 的类型为 int , value的类型为string 为例

1、添加元素

myDictionary.Add(1,"C#");

myDictionary.Add(2,"C++");

myDictionary.Add(3,"ASP.NET");

myDictionary.Add(4,"MVC");

2、通过Key查找元素

if(myDictionary.ContainsKey())
{
  Debug.Log("Key:{0},Value:{1}","1", myDictionary[]);
}

3、通过KeyValuePair遍历元素

foreach(KeyValuePair<int,string>kvp in myDictionary)
{
    Debug.Log("Key = {0}, Value = {1}",kvp.Key, kvp.Value);
}

4、仅遍历键 Keys 属性

Dictionary<int,string>.KeyCollection keyCol=myDictionary.Keys;
foreach(intkeyinkeyCol)
{
    Debug.Log("Key = {0}", key);
}

5、仅遍历值 Valus属性

Dictionary<int,string>.ValueCollection valueCol=myDictionary.Values;

foreach(stringvalueinvalueCol)
{
    Debug.Log("Value = {0}", value);
}

6、通过Remove方法移除指定的键值

myDictionary.Remove();

if(myDictionary.ContainsKey())
{
　　Debug.Log("Key:{0},Value:{1}","1", myDictionary[]);
}
else
{
   Debug.Log("不存在 Key : 1"); 
}

7、获取与指定的键相关联的值

//我们可以通过下面方面来获取对应key的值
    public static string GetUserField(string fieldName)  
           {  
               string finfo = "";  
               UserFields.TryGetValue(fieldName, out finfo);  
               return finfo;  
           }  

(bool)(UserFields.TryGetValue(fieldName, out finfo))
可将其转为boo类型，它方便的是避免了判断key知否存在而引发“ 给定关键字不在字典中。
的错误。可以通过下面的测试来更进一步了解：
Dictionary<string, string> dic = new Dictionary<string, string>();  
                dic.Add("aaa", "123");  
                dic.Add("bbb", "456");  
                dic.Add("ccc", "789");  
                dic.Add("ddd", "321");  

                string outStr = "999";  
                dic.TryGetValue("ttt", out outStr);  
                Debug.Log(outStr );  
                dic.TryGetValue("bbb", out outStr);  
                Debug.Log(outStr );

其它常见属性和方法的说明：

方法

属性说明

Comparer

获取用于确定字典中的键是否相等的 IEqualityComparer。

Count：

获取包含在 Dictionary中的键/值对的数目。

Item：

获取或设置与指定的键相关联的值。

Keys：

获取包含 Dictionary中的键的集合。

Values：

获取包含 Dictionary中的值的集合。

Add：

将指定的键和值添加到字典中。

Clear：

从 Dictionary中移除所有的键和值。

ContainsKey：

确定 Dictionary是否包含指定的键。

ContainsValue：

确定 Dictionary是否包含特定值。

GetEnumerator：

返回循环访问 Dictionary的枚举数。

GetType：

获取当前实例的 Type。（从 Object 继承。）

Remove：

从 Dictionary中移除所指定的键的值。

ToString：

返回表示当前 Object的 String。（从 Object 继承。）

TryGetValue：

获取与指定的键相关联的值。

总结

高效的代码中离不开字典，因为O(1)的读取与插入带来了无与伦比的性能优势，

目前为止，我们只是探讨了性能，其实除了这个之外，数据结构的特性也是值得探讨的，这也是下文我们要说的。

…END…

正文完
C#
2023-05-20