面试题：C#中复杂数据结构的性能调优

选择合适的集合类型：
- 如果需要快速查找，对于无序集合，Dictionary<TKey, TValue> 比 List<T> 更合适。例如，假设业务对象是 Customer 类，包含 Id 和其他属性，若经常根据 Id 查找 Customer，使用 Dictionary<int, Customer> 能提供接近 O(1) 的查找时间复杂度，而 List<Customer> 的查找时间复杂度为 O(n)。
- 若需要有序集合，SortedDictionary<TKey, TValue> 或 SortedList<TKey, TValue> 可用于按键排序的场景。例如，业务对象按某个数值属性排序，如订单金额，可使用 SortedDictionary<decimal, Order>，这样可以快速找到特定范围的订单。
考虑使用特殊集合：
- 对于需要先进先出（FIFO）的场景，Queue<T> 是合适选择。比如处理任务队列时，新任务从队尾加入，旧任务从队头取出。
- 对于后进先出（LIFO）的场景，Stack<T> 比较合适。如实现撤销操作时，每次操作被压入栈，撤销时从栈顶弹出操作。

对象复用：
- 避免频繁创建和销毁对象。例如，如果自定义集合类中包含一些辅助对象，如用于计算的临时对象，可复用这些对象。假设集合类 ComplexDataCollection 中需要一个临时的 CalculationHelper 对象进行数据处理，可在类中初始化一个 CalculationHelper 实例，并在需要时复用，而不是每次处理数据都创建新的 CalculationHelper 对象。
减少内存碎片化：
- 尽量按顺序分配内存。例如，在填充集合时，先分配足够的空间，避免多次动态扩容。对于 List<T>，可以使用 List<T>(int capacity) 构造函数预先指定容量。假设已知要向 List<Product> 中添加大约1000个产品对象，可 new List<Product>(1000)，这样可以减少由于多次扩容导致的内存碎片化。

优化遍历算法：
- 减少不必要的嵌套循环。例如，假设自定义集合类 ProductCollection 存储了产品信息，要计算所有产品价格的总和以及符合某个条件（如价格大于100）的产品数量。如果原本使用嵌套循环来处理这两个任务，可以优化为一次遍历完成。
```
int totalPrice = 0;
int count = 0;
foreach (var product in productCollection)
{
    totalPrice += product.Price;
    if (product.Price > 100)
    {
        count++;
    }
}
```
采用更高效的排序算法：
- 如果集合需要排序，Array.Sort 对于基本类型数组和实现了 IComparable 或 IComparer 的类型数组采用快速排序算法，性能较好。但对于大型数据集，List<T> 的 Sort 方法内部也使用快速排序，若数据分布极端导致快速排序性能下降，可考虑其他稳定排序算法，如归并排序。例如，在对大量订单按订单日期排序时，若发现性能问题，可尝试实现归并排序来优化。

缓存：
- 对于经常访问且不常变化的数据，可使用缓存。例如，自定义集合类 CompanyDataCollection 存储公司相关配置信息，这些信息启动后基本不会改变，可在应用程序启动时将其缓存起来，后续访问直接从缓存获取，避免重复从集合中查询。
并行处理：
- 如果集合操作可以并行化，使用并行处理。例如，假设自定义集合类 EmployeeCollection 存储员工信息，要对每个员工的绩效进行复杂计算，可使用 Parallel.ForEach 对集合进行并行处理，提高计算效率。
```
Parallel.ForEach(employeeCollection, employee =>
{
    employee.CalculatePerformance();
});
```

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