还是……您可以简单地使用反向逻辑。设假为真，反之亦然。

代码示例

// bool[] isVisible = Enumerable.Repeat(true, 1000000).ToArray();
bool[] isHidden = new bool[1000000]; // Crazy-fast initialization!

// if (isVisible.All(v => v))
if (isHidden.All(v => !v))
{
    // Do stuff!
}

在你创建数组的地方创建一个私有类，它有一个getter和setter。除非你需要数组中的每个位置都是唯一的，比如随机，然后使用int?作为一个数组，然后get如果位置等于空，则填充该位置并返回新的随机值。

IsVisibleHandler
{

  private bool[] b = new bool[10000];

  public bool GetIsVisible(int x)
  {
  return !b[x]
  }

  public void SetIsVisibleTrueAt(int x)
  {
  b[x] = false //!true
  }
}

或使用

public void SetIsVisibleAt(int x, bool isTrue)
{
b[x] = !isTrue;
}

作为二传手。

Boolean[] data = new Boolean[25];

new Action<Boolean[]>((p) => { BitArray seed = new BitArray(p.Length, true); seed.CopyTo(p, 0); }).Invoke(data);

关于这个(重复的?)问题有更多的答案:在c#中什么是memset的等价物?

有人已经对替代方案进行了基准测试(他们包括一个不安全的版本，但他们没有尝试memset): http://techmikael.blogspot.co.uk/2009/12/filling-array-with-default-value.html

我不知道框架方法，但你可以写一个快速助手来帮你做。

public static void Populate<T>(this T[] arr, T value ) {
  for ( int i = 0; i < arr.Length;i++ ) {
    arr[i] = value;
  }
}

我有点惊讶没有人做了非常简单，但超快的SIMD版本:

  public static void PopulateSimd<T>(T[] array, T value) where T : struct
  {
     var vector = new Vector<T>(value);
     var i = 0;
     var s = Vector<T>.Count;
     var l = array.Length & ~(s-1);
     for (; i < l; i += s) vector.CopyTo(array, i);
     for (; i < array.Length; i++) array[i] = value;
  }

基准测试:(数据来自于Framework 4.8，但Core3.1在统计上是相同的)

|     Method |       N |           Mean |          Error |        StdDev | Ratio | RatioSD |
|----------- |-------- |---------------:|---------------:|--------------:|------:|--------:|
| DarthGizka |      10 |      25.975 ns |      1.2430 ns |     0.1924 ns |  1.00 |    0.00 |
|       Simd |      10 |       3.438 ns |      0.4427 ns |     0.0685 ns |  0.13 |    0.00 |
|            |         |                |                |               |       |         |
| DarthGizka |     100 |      81.155 ns |      3.8287 ns |     0.2099 ns |  1.00 |    0.00 |
|       Simd |     100 |      12.178 ns |      0.4547 ns |     0.0704 ns |  0.15 |    0.00 |
|            |         |                |                |               |       |         |
| DarthGizka |    1000 |     201.138 ns |      8.9769 ns |     1.3892 ns |  1.00 |    0.00 |
|       Simd |    1000 |     100.397 ns |      4.0965 ns |     0.6339 ns |  0.50 |    0.00 |
|            |         |                |                |               |       |         |
| DarthGizka |   10000 |   1,292.660 ns |     38.4965 ns |     5.9574 ns |  1.00 |    0.00 |
|       Simd |   10000 |   1,272.819 ns |     68.5148 ns |    10.6027 ns |  0.98 |    0.01 |
|            |         |                |                |               |       |         |
| DarthGizka |  100000 |  16,156.106 ns |    366.1133 ns |    56.6564 ns |  1.00 |    0.00 |
|       Simd |  100000 |  17,627.879 ns |  1,589.7423 ns |   246.0144 ns |  1.09 |    0.02 |
|            |         |                |                |               |       |         |
| DarthGizka | 1000000 | 176,625.870 ns | 32,235.9957 ns | 1,766.9637 ns |  1.00 |    0.00 |
|       Simd | 1000000 | 186,812.920 ns | 18,069.1517 ns | 2,796.2212 ns |  1.07 |    0.01 |

可以看到，在小于10000个元素时速度要快得多，超过10000个元素时速度仅略慢。