瞭解Dictionary的開發人員都瞭解，和List相比，字典新增會慢，但是查詢會比較快，那麼Dictionary是如何實現的呢？
Dictionary的構造
下面的程式碼我看看Dictionary在構造時都做了什麼：
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private void Initialize(int capacity) { int prime = HashHelpers.GetPrime(capacity); this.buckets = new int[prime]; for (int i = 0; i < this.buckets.Length; i++) { this.buckets[i] = -1; } this.entries = new Entry<TKey, TValue>[prime]; this.freeList = -1; } |
我們看到，Dictionary在構造的時候做了以下幾件事：
- 初始化一個this.buckets = new int[prime]
- 初始化一個this.entries = new Entry<TKey, TValue>[prime]
- Bucket和entries的容量都為大於字典容量的一個最小的質數
其中this.buckets主要用來進行Hash碰撞，this.entries用來儲存字典的內容，並且標識下一個元素的位置。
我們以Dictionary<int,string> 為例，來展示一下Dictionary如何新增元素：
首先，我們構造一個:
Dictionary<int, string> test = new Dictionary<int, string>(6);
初始化後：
（檢視大圖）
新增元素時，集合內部Bucket和entries的變化
Test.Add(4,”4″)後：
根據Hash演算法： 4.GetHashCode()%7= 4,因此碰撞到buckets中下標為4的槽上，此時由於Count為0，因此元素放在Entries中第0個元素上，新增後Count變為1
（檢視大圖）
Test.Add(11,”11″)
根據Hash演算法 11.GetHashCode()%7=4,因此再次碰撞到Buckets中下標為4的槽上，由於此槽上的值已經不為-1，此時Count=1，因此把這個新加的元素放到entries中下標為1的陣列中，並且讓Buckets槽指向下標為1的entries中，下標為1的entry之下下標為0的entries。
（檢視大圖）
Test.Add(18,”18″)
我們新增18，讓HashCode再次碰撞到Buckets中下標為4的槽上，這個時候新元素新增到count+1的位置，並且Bucket槽指向新元素，新元素的Next指向Entries中下標為1的元素。此時你會發現所有hashcode相同的元素都形成了一個連結串列，如果元素碰撞次數越多，連結串列越長。所花費的時間也相對較多。
（檢視大圖）
Test.Add(19,”19″)
再次新增元素19，此時Hash碰撞到另外一個槽上，但是元素仍然新增到count+1的位置。
（檢視大圖）
刪除元素時集合內部的變化
Test.Remove(4)
我們刪除元素時，通過一次碰撞，並且沿著連結串列尋找3次，找到key為4的元素所在的位置，刪除當前元素。並且把FreeList的位置指向當前刪除元素的位置，FreeCount置為1
（檢視大圖）
Test.Remove(18)
刪除Key為18的元素，仍然通過一次碰撞，並且沿著連結串列尋找2次，找到當前元素，刪除當前元素，並且讓FreeList指向當前元素，當前元素的Next指向上一個FreeList元素。
此時你會發現FreeList指向了一個連結串列，連結串列裡面不包含任何元素，FreeCount表示不包含元素的連結串列的長度。
（檢視大圖）
Test.Add(20,”20″)
再新增一個元素，此時由於FreeList連結串列不為空，因此字典會優先新增到FreeList連結串列所指向的位置，新增後FreeCount減1，FreeList連結串列長度變為1
（檢視大圖）
總結：
通過以上試驗，我們可以發現Dictionary在新增，刪除元素按照如下方法進行：
- 通過Hash演算法來碰撞到指定的Bucket上，碰撞到同一個Bucket槽上所有資料形成一個單連結串列
- 預設情況Entries槽中的資料按照新增順序排列
- 刪除的資料會形成一個FreeList的連結串列，新增資料的時候，優先向FreeList連結串列中新增資料，FreeList為空則按照count依次排列
- 字典查詢及其的效率取決於碰撞的次數，這也解釋了為什麼Dictionary的查詢會很快。
好吧，熬了半宿，今天先寫到這了，如果看了有所收穫就幫忙頂一下，有問題歡迎拍磚。