C#性能优化实践
2012-07-18 16:03:53 来源:WEB开发网核心提示:优化后,构造A的时候就不需要创建B对象,C#性能优化实践(3),只有需要使用的时候才需要构造B对象,优化算法 优化算法可以有效的提高特定操作的性能,这是就用到了多线程技术,在工作线程中做Function的初始化工作,使用一种算法时应该了解算法的适用情况,最好情况和最坏情况
优化后,构造A的时候就不需要创建B对象,只有需要使用的时候才需要构造B对象。
优化算法
优化算法可以有效的提高特定操作的性能,使用一种算法时应该了解算法的适用情况,最好情况和最坏情况。 以GcMultiRow为例,最初MultiRow的排序算法使用了经典的快速排序算法。这看起来是没有问题的,但是,对于表格控件,用户经常的操作是对有序表进行排序,如顺序和倒序之间切换。而经典的快速排序算法的最差情况就是基本有序的情况。所以经典快速排序算法不适合MultiRow。最后通过改的排序算法解决了这个问题。改进的快速排序算法使用了3个中点来代替经典快排的一个中点的算法。每次交换都是从3个中点中选择一个。这样,乱序和基本有序的情况都不是这个算法的最坏情况,从而优化了性能。
了解Framework提供的数据结构
我们现在工作的.net framework平台,有很多现成的数据数据结构。我们应该了解这些数据结构,提升我们程序的性能: 举例:
string 的加运算符 VS StringBuilder: 字符串的操作是我们经常遇到的基本操作之一。 我们经常会写这样的代码 string str = str1 + str2。当操作的字符串很少的时候,这样的操作没有问题。但是如果大量操作的时候(例如文本文件的Save/Load, Asp.net的Render),这样做就会带来严重的性能问题。这时,我们就应该用StringBuilder来代替string的加操作。
Dictionary VS List Dictionary和List是最常用的两种集合类。选择正确的集合类可以很大的提升程序的性能。为了做出正确的选择,我们应该对Dictionary和List的各种操作的性能比较了解。 下表中粗略的列出了两种数据结构的性能比较。
操作
List
Dictionary
索引
快
慢
Find(Contains)
慢
快
Add
快
慢
Insert
慢
快
Remove
慢
快
TryGetValue 对于Dictionary的取值,比较直接的方法是如下代码:
if(_dic.ContainKey("Key") { return _dic\["Key"\]; }
当需要大量取值的时候,这样的取法会带来性能问题。优化方法如下:
object value; if(_dic.TryGetValue("Key", out value)) { return value; }
使用TryGetValue可以比先Contain再取值提高一倍的性能。
为Dictionary选择合适的Key。 Dictionary的取值性能很大情况下取决于做Key的对象的Equals和GetHashCode两个方法的性能。如果可以的话使用Int做Key性能最好。如果是一个自定义的Class做Key的话,最好保证以下两点:1. 不同对象的GetHashCode重复率低。2. GetHashCode和Equals方法立即简单,效率高。
List的Sort和BinarySearch性能很好,如果能满足功能需求的话推荐直接使用,而不是自己重写。
List<int> list = new List<int>{3, 10, 15}; list.BinarySearch(10); // 对于存在的值,结果是1 list.BinarySearch(8); // 对于不存在的值,会使用负数表示位置,如查找8时,结果是-2, 查找0结果是-1,查找100结果是-4.
通过异步提升响应时间
多线程
有些操作确实需要花费比较长的时间,如果用户的操作在这段时间卡死会带来很差的用户体验。有时候,使用多线程技术可以解决这个问题 举例: CalculatorEngine在构造的时候要初始化所有的Function。由于Function比较多,初始化时间会比较长。这是就用到了多线程技术,在工作线程中做Function的初始化工作,就不影响主线程快速响应用户的其他操作了。代码如下:
public CalcParser() { if (_functions == null) { lock (_obtainFunctionLocker) { if (_functions == null) { System.Threading.ThreadPool.QueueUserWorkItem((s) => { if (_functions == null) { lock (_obtainFunctionLocker) { if (_functions == null) { _functions = EnsureFunctions(); } } } }); } } } }
优化算法
优化算法可以有效的提高特定操作的性能,使用一种算法时应该了解算法的适用情况,最好情况和最坏情况。 以GcMultiRow为例,最初MultiRow的排序算法使用了经典的快速排序算法。这看起来是没有问题的,但是,对于表格控件,用户经常的操作是对有序表进行排序,如顺序和倒序之间切换。而经典的快速排序算法的最差情况就是基本有序的情况。所以经典快速排序算法不适合MultiRow。最后通过改的排序算法解决了这个问题。改进的快速排序算法使用了3个中点来代替经典快排的一个中点的算法。每次交换都是从3个中点中选择一个。这样,乱序和基本有序的情况都不是这个算法的最坏情况,从而优化了性能。
了解Framework提供的数据结构
我们现在工作的.net framework平台,有很多现成的数据数据结构。我们应该了解这些数据结构,提升我们程序的性能: 举例:
string 的加运算符 VS StringBuilder: 字符串的操作是我们经常遇到的基本操作之一。 我们经常会写这样的代码 string str = str1 + str2。当操作的字符串很少的时候,这样的操作没有问题。但是如果大量操作的时候(例如文本文件的Save/Load, Asp.net的Render),这样做就会带来严重的性能问题。这时,我们就应该用StringBuilder来代替string的加操作。
Dictionary VS List Dictionary和List是最常用的两种集合类。选择正确的集合类可以很大的提升程序的性能。为了做出正确的选择,我们应该对Dictionary和List的各种操作的性能比较了解。 下表中粗略的列出了两种数据结构的性能比较。
操作
List
Dictionary
索引
快
慢
Find(Contains)
慢
快
Add
快
慢
Insert
慢
快
Remove
慢
快
TryGetValue 对于Dictionary的取值,比较直接的方法是如下代码:
if(_dic.ContainKey("Key") { return _dic\["Key"\]; }
当需要大量取值的时候,这样的取法会带来性能问题。优化方法如下:
object value; if(_dic.TryGetValue("Key", out value)) { return value; }
使用TryGetValue可以比先Contain再取值提高一倍的性能。
为Dictionary选择合适的Key。 Dictionary的取值性能很大情况下取决于做Key的对象的Equals和GetHashCode两个方法的性能。如果可以的话使用Int做Key性能最好。如果是一个自定义的Class做Key的话,最好保证以下两点:1. 不同对象的GetHashCode重复率低。2. GetHashCode和Equals方法立即简单,效率高。
List的Sort和BinarySearch性能很好,如果能满足功能需求的话推荐直接使用,而不是自己重写。
List<int> list = new List<int>{3, 10, 15}; list.BinarySearch(10); // 对于存在的值,结果是1 list.BinarySearch(8); // 对于不存在的值,会使用负数表示位置,如查找8时,结果是-2, 查找0结果是-1,查找100结果是-4.
通过异步提升响应时间
多线程
有些操作确实需要花费比较长的时间,如果用户的操作在这段时间卡死会带来很差的用户体验。有时候,使用多线程技术可以解决这个问题 举例: CalculatorEngine在构造的时候要初始化所有的Function。由于Function比较多,初始化时间会比较长。这是就用到了多线程技术,在工作线程中做Function的初始化工作,就不影响主线程快速响应用户的其他操作了。代码如下:
public CalcParser() { if (_functions == null) { lock (_obtainFunctionLocker) { if (_functions == null) { System.Threading.ThreadPool.QueueUserWorkItem((s) => { if (_functions == null) { lock (_obtainFunctionLocker) { if (_functions == null) { _functions = EnsureFunctions(); } } } }); } } } }
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