. net 3.5及更新版本有一个新的公共类型System.Data.Linq.Binary，它封装了byte[]。它实现了IEquatable<Binary>，(实际上)比较两个字节数组。注意System.Data.Linq.Binary也有来自byte[]的隐式转换运算符。

MSDN文档:System.Data.Linq.Binary

Equals方法的反射器反编译:

private bool EqualsTo(Binary binary)
{
    if (this != binary)
    {
        if (binary == null)
        {
            return false;
        }
        if (this.bytes.Length != binary.bytes.Length)
        {
            return false;
        }
        if (this.hashCode != binary.hashCode)
        {
            return false;
        }
        int index = 0;
        int length = this.bytes.Length;
        while (index < length)
        {
            if (this.bytes[index] != binary.bytes[index])
            {
                return false;
            }
            index++;
        }
    }
    return true;
}

有趣的是，只有当两个Binary对象的哈希值相同时，它们才会进行逐字节比较循环。然而，这是以在二进制对象的构造函数中计算哈希值为代价的(通过使用for loop:-)遍历数组)。

上述实现意味着，在最坏的情况下，您可能必须遍历数组三次:首先计算array1的哈希值，然后计算array2的哈希值，最后(因为这是最坏的情况，长度和哈希值相等)比较array1中的字节和数组2中的字节。

总的来说，即使System.Data.Linq.Binary被内置到BCL中，我不认为这是比较两个字节数组的最快方法:-|。

你可以使用Enumerable。SequenceEqual方法。

using System;
using System.Linq;
...
var a1 = new int[] { 1, 2, 3};
var a2 = new int[] { 1, 2, 3};
var a3 = new int[] { 1, 2, 4};
var x = a1.SequenceEqual(a2); // true
var y = a1.SequenceEqual(a3); // false

如果你因为某些原因不能使用. net 3.5，你的方法是可以的。 编译器运行时环境会优化你的循环，所以你不需要担心性能。

如果你不反对这样做，你可以导入j#程序集“vjslib.dll”并使用它的数组。= (byte[]， byte[])方法…

如果有人嘲笑你，不要怪我……

编辑:为了它的价值，我使用Reflector来反汇编代码，下面是它的样子:

public static bool equals(sbyte[] a1, sbyte[] a2)
{
  if (a1 == a2)
  {
    return true;
  }
  if ((a1 != null) && (a2 != null))
  {
    if (a1.Length != a2.Length)
    {
      return false;
    }
    for (int i = 0; i < a1.Length; i++)
    {
      if (a1[i] != a2[i])
      {
        return false;
      }
    }
    return true;
  }
  return false;
}

我在这里没有看到很多linq解决方案。

我不确定性能的影响，但我通常坚持linq作为经验法则，然后在必要时进行优化。

public bool CompareTwoArrays(byte[] array1, byte[] array2)
 {
   return !array1.Where((t, i) => t != array2[i]).Any();
 }

请注意，这只适用于它们是相同大小的数组。 一个扩展可能是这样的

public bool CompareTwoArrays(byte[] array1, byte[] array2)
 {
   if (array1.Length != array2.Length) return false;
   return !array1.Where((t, i) => t != array2[i]).Any();
 }

我使用附带的。net 4.7发布版本做了一些测量，没有附带调试器。我认为人们一直在使用错误的度量，因为如果你关心这里的速度，你所关心的是计算两个字节数组是否相等需要多长时间。即以字节为单位的吞吐量。

StructuralComparison :              4.6 MiB/s
for                  :            274.5 MiB/s
ToUInt32             :            263.6 MiB/s
ToUInt64             :            474.9 MiB/s
memcmp               :           8500.8 MiB/s

正如你所看到的，没有比memcmp更好的方法了，而且它快了几个数量级。简单的for循环是次优选择。我仍然不明白为什么微软不能简单地包含一个缓冲区。比较方法。

[Program.cs]:

using System;
using System.Collections;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
using System.Runtime.InteropServices;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;

namespace memcmp
{
    class Program
    {
        static byte[] TestVector(int size)
        {
            var data = new byte[size];
            using (var rng = new System.Security.Cryptography.RNGCryptoServiceProvider())
            {
                rng.GetBytes(data);
            }
            return data;
        }

        static TimeSpan Measure(string testCase, TimeSpan offset, Action action, bool ignore = false)
        {
            var t = Stopwatch.StartNew();
            var n = 0L;
            while (t.Elapsed < TimeSpan.FromSeconds(10))
            {
                action();
                n++;
            }
            var elapsed = t.Elapsed - offset;
            if (!ignore)
            {
                Console.WriteLine($"{testCase,-16} : {n / elapsed.TotalSeconds,16:0.0} MiB/s");
            }
            return elapsed;
        }

        [DllImport("msvcrt.dll", CallingConvention = CallingConvention.Cdecl)]
        static extern int memcmp(byte[] b1, byte[] b2, long count);

        static void Main(string[] args)
        {
            // how quickly can we establish if two sequences of bytes are equal?

            // note that we are testing the speed of different comparsion methods

            var a = TestVector(1024 * 1024); // 1 MiB
            var b = (byte[])a.Clone();

            // was meant to offset the overhead of everything but copying but my attempt was a horrible mistake... should have reacted sooner due to the initially ridiculous throughput values...
            // Measure("offset", new TimeSpan(), () => { return; }, ignore: true);
            var offset = TimeZone.Zero

            Measure("StructuralComparison", offset, () =>
            {
                StructuralComparisons.StructuralEqualityComparer.Equals(a, b);
            });

            Measure("for", offset, () =>
            {
                for (int i = 0; i < a.Length; i++)
                {
                    if (a[i] != b[i]) break;
                }
            });

            Measure("ToUInt32", offset, () =>
            {
                for (int i = 0; i < a.Length; i += 4)
                {
                    if (BitConverter.ToUInt32(a, i) != BitConverter.ToUInt32(b, i)) break;
                }
            });

            Measure("ToUInt64", offset, () =>
            {
                for (int i = 0; i < a.Length; i += 8)
                {
                    if (BitConverter.ToUInt64(a, i) != BitConverter.ToUInt64(b, i)) break;
                }
            });

            Measure("memcmp", offset, () =>
            {
                memcmp(a, b, a.Length);
            });
        }
    }
}

我想到了许多显卡内置的块传输加速方法。但是这样你就必须按字节复制所有的数据，所以如果你不想在非托管和依赖硬件的代码中实现你的整个逻辑，这对你没有多大帮助……

Another way of optimization similar to the approach shown above would be to store as much of your data as possible in a long[] rather than a byte[] right from the start, for example if you are reading it sequentially from a binary file, or if you use a memory mapped file, read in data as long[] or single long values. Then, your comparison loop will only need 1/8th of the number of iterations it would have to do for a byte[] containing the same amount of data. It is a matter of when and how often you need to compare vs. when and how often you need to access the data in a byte-by-byte manner, e.g. to use it in an API call as a parameter in a method that expects a byte[]. In the end, you only can tell if you really know the use case...