Dictionary

Dictionary与hashtable的区别：dictionary支持泛型。

通常处理哈希冲突的方法有：开放地址法，再哈希法，链地址法，建立一个公共栈区等。

在哈希表上进行查找的过程和哈希造表的过程基本一致。给定k值，根据造表时设定的哈希函数求得哈希地址，若表中此位置没有记录，则查找不成功；否则比较关键字，若和给定值相等，则查找成功；否则根据冲突的方法寻找下一地址，直到哈希表中某个位置为空或者表中所填关键值等于给定值为止。

Dictionary使用的哈希函数是除留余数法 h = F(k) % m；m为哈希表长度。

Dictionary使用的解决冲突的方法是拉链法，又称链地址法

拉链法的原理：将所有关键字为同义词的结点链接在同一个单链表中。若选定的散列表长度为m，则可将散列表定义为一个由m个头指针组成的指针数 组T[0..m-1]。凡是散列地址为i的结点，均插入到以T[i]为头指针的单链表中。T中各分量的初值均应为空指针。

private struct Entry {

public int hashCode;    //31位散列值，32最高位表示符号位，-1表示未使用

public int next;        //下一项的索引值，-1表示结尾

public TKey key;        //键

public TValue value;    //值

}

private int[] buckets;//内部维护的数据地址

private Entry[] entries;//元素数组，用于维护哈希表中的数据

private int count;//元素数量

private int version;

private int freeList;//空闲的列表

private int freeCount;//空闲列表元素数量

private IEqualityComparer<TKey> comparer;//哈希表中的比较函数

private KeyCollection keys;//键集合

private ValueCollection values;//值集合

private Object _syncRoot;

初始化函数

该函数用于，初始化的数据构造

private void Initialize(int capacity) {

//根据构造函数设定的初始容量，获取一个近似的素数

int size = HashHelpers.GetPrime(capacity);

buckets = new int[size];

for (int i = 0; i < buckets.Length; i++) buckets[i] = -1;

entries = new Entry[size];

freeList = -1;

}

size 哈希表的长度是素数，可以使元素更均匀地分布在每个节点上。GetPrime（capacity）返回离>capacity最近的质数。维护了个质数数组，初始capacity为0，返回3（初始大小）

buckets 中的节点值，-1表示空值。

freeList 为-1表示没有空链表。

buckets 和 freeList 所值指向的数据其实全是存储于一块连续的内存空间（entries ）之中。

//取hashcode后还与0x7FFFFFFF做了个与操作，0x7FFFFFFF这就是int32.MaxValue的16进制，换成二进制是‭01111111111111111111111111111111‬，第1位是符号位，也就是说comparer.GetHashCode(key) 为正数的情况下与0x7FFFFFFF做 & 操作结果还是它本身，如果取到的hashcode是负数，负数的二进制是取反再补码，所以结果得到的是0x7FFFFFFF-(-hashcode)+1，结果是正数。其实简单来说，它的目的就是高性能的取正数。‬‬

扩容 //Resize消耗不低，比List<T>的要大，不光要copy元素，还要重建bucket。

private void Resize() {

Resize(HashHelpers.ExpandPrime(count), false);

}

private void Resize(int newSize, bool forceNewHashCodes) {

Contract.Assert(newSize >= entries.Length);

//重新初始化一个比原来空间还要大2倍左右的buckets和Entries，用于接收原来的buckets和Entries的数据

int[] newBuckets = new int[newSize];

for (int i = 0; i < newBuckets.Length; i++) newBuckets[i] = -1;

Entry[] newEntries = new Entry[newSize];

//数据搬家

Array.Copy(entries, 0, newEntries, 0, count);

//将散列值刷新，这是在某一个单链表节点数到达一个阈值（100）时触发

if(forceNewHashCodes) {

for (int i = 0; i < count; i++) {

if(newEntries[i].hashCode != -1) {

newEntries[i].hashCode = (comparer.GetHashCode(newEntries[i].key) & 0x7FFFFFFF);

}

}

}

//单链表数据对齐,无关顺序

for (int i = 0; i < count; i++) {

if (newEntries[i].hashCode >= 0) {

int bucket = newEntries[i].hashCode % newSize;

newEntries[i].next = newBuckets[bucket];

newBuckets[bucket] = i;

}

}

buckets = newBuckets;

entries = newEntries;

}

Dictionary为了性能并没有在Remove做重建，而是把位置空出来，这样节省大量时间。freeList和bucket类似（一样喜新厌旧），总是指向最新空出来的entry的index，而entry的next又把所有空的entry连起来了。这样insert时就可以先找到这些空填进去。