标签:内存 原来 hash stack 两个栈 重复元素 项目 必须 href
下面对常用的属于不可变集合和线程安全集合类型的,特定数据结构的集合进行说明。
不可变集合采用的模式是返回一个修改过的集合,原始的集合引用是不变化的。
var stack = ImmutableStack<int>.Empty;
stack = stack.Push(13);
var biggerStack = stack.Push(7);
// 先显示“7”,接着显示“13”。
foreach (var item in biggerStack)
Console.WriteLine($"biggerStack {item}");
// 只显示“13”。
foreach (var item in stack)
Console.WriteLine($"stack {item}");
输出:
biggerStack 7
biggerStack 13
stack 13
两个栈实际上在内部共享了存储项目 13 的内存。
ImmutableQueue
使用方法类似。
不可变列表的内部是用二叉树组织数据的。这么做是为了让不可变列表的实例之间共享的内存最大化。
ImmutableList<T>
和 List<T>
在常用操作上有性能上的差别(参见下表)。操 作 | List<T> |
ImmutableList<T> |
---|---|---|
Add | 平摊 O(1) | O(log N) |
Insert | O(N) | O(log N) |
RemoveAt | O(N) | O(log N) |
Item[index] | O(1) | O(log N) |
不可变列表确实可以使用index获取数据项,但需要注意性能问题。不能简单地用它来替代 List<T>
。
foreach
而不是用 for
ImmutableHashSet<T>
ImmutableSortedSet<T>
//ImmutableHashSet
var hashSet = ImmutableHashSet<int>.Empty;
hashSet = hashSet.Add(13);
hashSet = hashSet.Add(7);
// 显示“7”和“13”,次序不确定。
foreach (var item in hashSet)
Console.Write(item + " ");
System.Console.WriteLine();
hashSet = hashSet.Remove(7);
//ImmutableSortedSet
var sortedSet = ImmutableSortedSet<int>.Empty;
sortedSet = sortedSet.Add(13);
sortedSet = sortedSet.Add(7);
// 先显示“7”,接着显示“13”。
foreach (var item in sortedSet)
Console.Write(item + " ");
var smallestItem = sortedSet[0];
// smallestItem == 7
sortedSet = sortedSet.Remove(7);
输出:
7 13
7 13
操 作 | ImmutableHashSet<T> |
ImmutableSortedSet<T> |
---|---|---|
Add |
O(log N) | O(log N) |
Remove |
O(log N) | O(log N) |
Item[index] |
不可用 | O(log N) |
ImmutableSortedSet
索引操作的时间复杂度是 O(log N),而不是 O(1),这跟 上节中 ImmutableList<T>
的情况类似。
ImmutableSortedSet<T>
时,应该尽量用 foreach 而不是用 for 。可以先快速地以可变方式构建,然后转换成不可变集合。
ImmutableDictionary<TKey,TValue>
ImmutableSortedDictionar y<TKey,TValue>
//ImmutableDictionary
var dictionary = ImmutableDictionary<int, string>.Empty;
dictionary = dictionary.Add(10, "Ten");
dictionary = dictionary.Add(21, "Twenty-One");
dictionary = dictionary.SetItem(10, "Diez");
// 显示“10Diez”和“21Twenty-One”,次序不确定。
foreach (var item in dictionary)
Console.WriteLine(item.Key + ":" + item.Value);
var ten = dictionary[10]; // ten == "Diez"
dictionary = dictionary.Remove(21);
//ImmutableSortedDictionary
var sortedDictionary = ImmutableSortedDictionary<int, string>.Empty; sortedDictionary = sortedDictionary.Add(10, "Ten");
sortedDictionary = sortedDictionary.Add(21, "Twenty-One");
sortedDictionary = sortedDictionary.SetItem(10, "Diez");
// 先显示“10Diez”,接着显示“21Twenty-One”。
foreach (var item in sortedDictionary)
Console.WriteLine(item.Key + ":" + item.Value);
ten = sortedDictionary[10];
// ten == "Diez"
sortedDictionary = sortedDictionary.Remove(21);
输出:
10:Diez
21:Twenty-One
10:Diez
21:Twenty-One
操 作 I
操 作 | ImmutableDictionary<TK,TV> |
ImmutableSortedDictionary<TK,TV> |
---|---|---|
Add |
O(log N) | O(log N) |
SetItem |
O(log N) | O(log N) |
Item[key] |
O(log N) | O(log N) |
Remove |
O(log N) | O(log N) |
var dictionary = new ConcurrentDictionary<int, string>();
var newValue = dictionary.AddOrUpdate(0,
key => "Zero",
(key, oldValue) => "Zero");
AddOrUpdate
方法有些复杂,这是因为这个方法必须执行多个步骤,具体步骤取决于并发字典的当前内容。
AddOrUpdate
return 这个键对应的新值(与其中一个委托返回的值相同)。AddOrUpdate
可能要多次调用其中一个(或两个)委托。这种情况很少,但确实会发生。
ConcurrentDictionary<TKey,TValue>
的方法所使用的委托// 使用与前面一样的“字典”。
string currentValue;
bool keyExists = dictionary.TryGetValue(0, out currentValue);
// 使用与前面一样的“字典”。
string removedValue;
bool keyExisted = dictionary.TryRemove(0, out removedValue);
ConcurrentDictrionary<TKey,TValue>
是最合适的如果不会频繁修改(很少修改), 那更适合使用 ImmutableDictionary<TKey, TValue>
。
如果一些线程只添加元素,另一些线程只移除元素,那最好使用生产者/消费者集合。
GetConsumingEnumerable
会阻塞线程CommpleteAdding
方法执行后所有被 GetConsumingEnumerable
阻塞的线程开始执行private static readonly BlockingCollection<int> _blockingQueue = new BlockingCollection<int>();
public static async Task BlockingCollectionSP()
{
Action consumerAction = () =>
{
Console.WriteLine($"started print({Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}).");
// 先显示“7”,后显示“13”。
foreach (var item in _blockingQueue.GetConsumingEnumerable())
{
Console.WriteLine($"print({Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}) {item}");
}
Console.WriteLine($"ended print({Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}).");
};
Task task1 = Task.Run(consumerAction);
Task task2 = Task.Run(consumerAction);
Task task3 = Task.Run(consumerAction);
_blockingQueue.Add(7);
System.Console.WriteLine($"added 7.");
_blockingQueue.Add(13);
System.Console.WriteLine($"added 13.");
_blockingQueue.CompleteAdding();
System.Console.WriteLine("CompleteAdding.");
try
{
_blockingQueue.Add(15);
}
catch (Exception ex)
{
System.Console.WriteLine($"{ex.GetType().Name}:{ex.Message}");
}
await Task.WhenAll(task1, task2, task3);
}
输出:
started print(4).
started print(3).
started print(6).
added 7.
added 13.
CompleteAdding.
ended print(6).
InvalidOperationException:The collection has been marked as complete with regards to additions.
print(4) 7
ended print(4).
print(3) 13
ended print(3).
BlockingCollection<T>
用作阻塞队列,但它也可以作为任何类型的生产者/消费者集合。BlockingCollection<T>
实际上是对线程安全集合进行了封装, 实现了 IProducerConsumerCollection<T>
接口。
BlockingCollection<T>
实例时指明规则BlockingCollection<int> _blockingStack = new BlockingCollection<int>( new ConcurrentStack<int>());
BlockingCollection<int> _blockingBag = new BlockingCollection<int>( new ConcurrentBag<int>());
替换到阻塞队列示例代码中试试。
public static async Task BufferBlockPS()
{
BufferBlock<int> _asyncQueue = new BufferBlock<int>();
Func<Task> concurrentConsumerAction = async () =>
{
while (true)
{
int item;
try
{
item = await _asyncQueue.ReceiveAsync();
}
catch (InvalidOperationException)
{
System.Console.WriteLine($"exit({Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}).");
break;
}
Console.WriteLine($"print({Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}) {item}");
}
};
Func<Task> consumerAction = async () =>
{
try
{
// 先显示“7”,后显示“13”。 单线程可用
while (await _asyncQueue.OutputAvailableAsync())
{
Console.WriteLine($"print({Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}) {await _asyncQueue.ReceiveAsync()}");
}
}
catch (Exception ex)
{
System.Console.WriteLine($"{ex.GetType().Name}({Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}):{ex.Message}");
}
};
Task t1 = consumerAction();
Task t2 = consumerAction();
// Task t1 = concurrentConsumerAction();
// Task t2 = concurrentConsumerAction();
// 生产者代码
await _asyncQueue.SendAsync(7);
await _asyncQueue.SendAsync(13);
await _asyncQueue.SendAsync(15);
System.Console.WriteLine("Added 7 13 15.");
_asyncQueue.Complete();
await Task.WhenAll(t1, t2);
}
输出:
Added 7 13 15.
print(4) 7
print(6) 13
print(4) 15
InvalidOperationException(3):The source completed without providing data to receive.
Nito.AsyncEx 库
AsyncCollection<int> _asyncStack = new AsyncCollection<int>( new ConcurrentStack<int>());
AsyncCollection<int> _asyncBag = new AsyncCollection<int>( new ConcurrentBag<int>());
在阻塞队列中已经介绍了BufferBlock<T>
这里介绍 ActionBlock<int>
public static async Task ActionBlockPS()
{
ActionBlock<int> queue = new ActionBlock<int>(u => Console.WriteLine($"print({Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}) {u}"));
// 异步的生产者代码
await queue.SendAsync(7);
await queue.SendAsync(13);
System.Console.WriteLine("Added async.");
// 同步的生产者代码
queue.Post(15);
queue.Post(17);
System.Console.WriteLine("Added sync.");
queue.Complete();
System.Console.WriteLine($"Completed({Thread.CurrentThread.ManagedThreadId}).");
}
输出:
Added async.
Added sync.
Completed(1).
print(3) 7
print(3) 13
print(3) 15
print(3) 17
标签:内存 原来 hash stack 两个栈 重复元素 项目 必须 href
原文地址:https://www.cnblogs.com/BigBrotherStone/p/12247969.html