面试题：C#中List性能优化场景

使用LinkedList<T>替代List<T>
- List<T>内部是基于数组实现的。当在列表中间插入或删除元素时，需要移动插入或删除位置之后的所有元素，时间复杂度为$O(n)$。
- 而LinkedList<T>是双向链表结构。在链表中间插入或删除元素时，只需修改相关节点的引用，时间复杂度为$O(1)$。例如：
```
LinkedList<int> linkedList = new LinkedList<int>();
linkedList.AddFirst(1);
linkedList.AddAfter(linkedList.First, 2);
```
批量操作
- 如果需要多次插入或删除操作，可以考虑批量处理。例如，将所有需要插入的元素先收集到一个临时集合中，然后一次性插入到List<T>中。
- 可以先计算好要删除的元素索引，然后从后往前删除，这样可以避免每次删除后索引的变化导致的重复计算。例如：
```
List<int> list = new List<int>() { 1, 2, 3, 4, 5 };
List<int> indicesToRemove = new List<int>() { 1, 3 };
indicesToRemove.Sort((a, b) => b.CompareTo(a));
foreach (int index in indicesToRemove)
{
    list.RemoveAt(index);
}
```
优化内存管理
- 如果数据量非常大，可以考虑分块处理数据。例如，将数据分成多个较小的List<T>或LinkedList<T>，在需要整体操作时再进行合并等处理。
- 注意及时释放不再使用的内存，例如使用using语句来管理实现了IDisposable接口的对象，确保资源的及时释放，避免内存泄漏影响性能。例如：
```
using (List<int> tempList = new List<int>())
{
    // 操作tempList
}
```

使用索引查找优化

如果经常根据索引查找元素，可以在进行插入或删除操作后，维护一个额外的索引数据结构（如字典）来快速定位元素。例如：

List<int> list = new List<int>() { 1, 2, 3 };
Dictionary<int, int> indexDict = new Dictionary<int, int>();
for (int i = 0; i < list.Count; i++)
{
    indexDict[list[i]] = i;
}
// 插入元素后更新字典
list.Insert(1, 4);
indexDict[4] = 1;

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面试题：C#中List性能优化场景

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