您没有考虑到的一个因素是GetHashcode()函数的健壮性。有了完美的哈希函数，HashSet显然会有更好的搜索性能。但是随着哈希函数的减少，HashSet搜索时间也会减少。

您没有考虑到的一个因素是GetHashcode()函数的健壮性。有了完美的哈希函数，HashSet显然会有更好的搜索性能。但是随着哈希函数的减少，HashSet搜索时间也会减少。

使用HashSet<>还是List<>取决于您需要如何访问您的集合。如果你需要保证项目的顺序，使用一个列表。如果没有，请使用HashSet。让微软去担心他们的哈希算法和对象的实现吧。

HashSet将访问项目而不必枚举集合(复杂度为O(1)或接近它)，并且由于List保证顺序，与HashSet不同，一些项目将必须被枚举(复杂度为O(n))。

我只是想用一些不同场景的基准来说明前面的答案:

一些(12 - 20)小字符串(长度在5到10个字符之间) 许多(~10K)小字符串 一些长字符串(长度在200到1000个字符之间) 许多(~5K)长字符串 几个整数 许多(~10K)整数

对于每个场景，查找出现的值:

在列表的开头("start"，索引0) 靠近列表开头("early"， index 1) 在列表的中间("middle"，索引计数/2) 接近列表末尾("late"， index count-2) 在列表的末尾("end"， index count-1)

在每个场景之前，我生成随机大小的随机字符串列表，然后将每个列表提供给一个哈希集。每个场景运行了10,000次，基本上是:

(测试伪代码)

stopwatch.start
for X times
    exists = list.Contains(lookup);
stopwatch.stop

stopwatch.start
for X times
    exists = hashset.Contains(lookup);
stopwatch.stop

样例输出

在Windows 7上测试，12GB Ram, 64位，Xeon 2.8GHz

---------- Testing few small strings ------------
Sample items: (16 total)
vgnwaloqf diwfpxbv tdcdc grfch icsjwk
...

Benchmarks:
1: hashset: late -- 100.00 % -- [Elapsed: 0.0018398 sec]
2: hashset: middle -- 104.19 % -- [Elapsed: 0.0019169 sec]
3: hashset: end -- 108.21 % -- [Elapsed: 0.0019908 sec]
4: list: early -- 144.62 % -- [Elapsed: 0.0026607 sec]
5: hashset: start -- 174.32 % -- [Elapsed: 0.0032071 sec]
6: list: middle -- 187.72 % -- [Elapsed: 0.0034536 sec]
7: list: late -- 192.66 % -- [Elapsed: 0.0035446 sec]
8: list: end -- 215.42 % -- [Elapsed: 0.0039633 sec]
9: hashset: early -- 217.95 % -- [Elapsed: 0.0040098 sec]
10: list: start -- 576.55 % -- [Elapsed: 0.0106073 sec]


---------- Testing many small strings ------------
Sample items: (10346 total)
dmnowa yshtrxorj vthjk okrxegip vwpoltck
...

Benchmarks:
1: hashset: end -- 100.00 % -- [Elapsed: 0.0017443 sec]
2: hashset: late -- 102.91 % -- [Elapsed: 0.0017951 sec]
3: hashset: middle -- 106.23 % -- [Elapsed: 0.0018529 sec]
4: list: early -- 107.49 % -- [Elapsed: 0.0018749 sec]
5: list: start -- 126.23 % -- [Elapsed: 0.0022018 sec]
6: hashset: early -- 134.11 % -- [Elapsed: 0.0023393 sec]
7: hashset: start -- 372.09 % -- [Elapsed: 0.0064903 sec]
8: list: middle -- 48,593.79 % -- [Elapsed: 0.8476214 sec]
9: list: end -- 99,020.73 % -- [Elapsed: 1.7272186 sec]
10: list: late -- 99,089.36 % -- [Elapsed: 1.7284155 sec]


---------- Testing few long strings ------------
Sample items: (19 total)
hidfymjyjtffcjmlcaoivbylakmqgoiowbgxpyhnrreodxyleehkhsofjqenyrrtlphbcnvdrbqdvji...
...

Benchmarks:
1: list: early -- 100.00 % -- [Elapsed: 0.0018266 sec]
2: list: start -- 115.76 % -- [Elapsed: 0.0021144 sec]
3: list: middle -- 143.44 % -- [Elapsed: 0.0026201 sec]
4: list: late -- 190.05 % -- [Elapsed: 0.0034715 sec]
5: list: end -- 193.78 % -- [Elapsed: 0.0035395 sec]
6: hashset: early -- 215.00 % -- [Elapsed: 0.0039271 sec]
7: hashset: end -- 248.47 % -- [Elapsed: 0.0045386 sec]
8: hashset: start -- 298.04 % -- [Elapsed: 0.005444 sec]
9: hashset: middle -- 325.63 % -- [Elapsed: 0.005948 sec]
10: hashset: late -- 431.62 % -- [Elapsed: 0.0078839 sec]


---------- Testing many long strings ------------
Sample items: (5000 total)
yrpjccgxjbketcpmnvyqvghhlnjblhgimybdygumtijtrwaromwrajlsjhxoselbucqualmhbmwnvnpnm
...

Benchmarks:
1: list: early -- 100.00 % -- [Elapsed: 0.0016211 sec]
2: list: start -- 132.73 % -- [Elapsed: 0.0021517 sec]
3: hashset: start -- 231.26 % -- [Elapsed: 0.003749 sec]
4: hashset: end -- 368.74 % -- [Elapsed: 0.0059776 sec]
5: hashset: middle -- 385.50 % -- [Elapsed: 0.0062493 sec]
6: hashset: late -- 406.23 % -- [Elapsed: 0.0065854 sec]
7: hashset: early -- 421.34 % -- [Elapsed: 0.0068304 sec]
8: list: middle -- 18,619.12 % -- [Elapsed: 0.3018345 sec]
9: list: end -- 40,942.82 % -- [Elapsed: 0.663724 sec]
10: list: late -- 41,188.19 % -- [Elapsed: 0.6677017 sec]


---------- Testing few ints ------------
Sample items: (16 total)
7266092 60668895 159021363 216428460 28007724
...

Benchmarks:
1: hashset: early -- 100.00 % -- [Elapsed: 0.0016211 sec]
2: hashset: end -- 100.45 % -- [Elapsed: 0.0016284 sec]
3: list: early -- 101.83 % -- [Elapsed: 0.0016507 sec]
4: hashset: late -- 108.95 % -- [Elapsed: 0.0017662 sec]
5: hashset: middle -- 112.29 % -- [Elapsed: 0.0018204 sec]
6: hashset: start -- 120.33 % -- [Elapsed: 0.0019506 sec]
7: list: late -- 134.45 % -- [Elapsed: 0.0021795 sec]
8: list: start -- 136.43 % -- [Elapsed: 0.0022117 sec]
9: list: end -- 169.77 % -- [Elapsed: 0.0027522 sec]
10: list: middle -- 237.94 % -- [Elapsed: 0.0038573 sec]


---------- Testing many ints ------------
Sample items: (10357 total)
370826556 569127161 101235820 792075135 270823009
...

Benchmarks:
1: list: early -- 100.00 % -- [Elapsed: 0.0015132 sec]
2: hashset: end -- 101.79 % -- [Elapsed: 0.0015403 sec]
3: hashset: early -- 102.08 % -- [Elapsed: 0.0015446 sec]
4: hashset: middle -- 103.21 % -- [Elapsed: 0.0015618 sec]
5: hashset: late -- 104.26 % -- [Elapsed: 0.0015776 sec]
6: list: start -- 126.78 % -- [Elapsed: 0.0019184 sec]
7: hashset: start -- 130.91 % -- [Elapsed: 0.0019809 sec]
8: list: middle -- 16,497.89 % -- [Elapsed: 0.2496461 sec]
9: list: end -- 32,715.52 % -- [Elapsed: 0.4950512 sec]
10: list: late -- 33,698.87 % -- [Elapsed: 0.5099313 sec]

答案一如既往地是“视情况而定”。我假设从标签你说的是c#。

你最好的办法就是决定

一组数据 使用要求

并编写一些测试用例。

它还取决于您如何对列表进行排序(如果它已经排序)，需要进行哪种比较，“Compare”操作对列表中的特定对象需要多长时间，甚至取决于您打算如何使用集合。

一般来说，最好的选择不是基于您正在处理的数据的大小，而是基于您打算如何访问它。您是否拥有与特定字符串或其他数据相关联的每个数据片段?基于哈希的集合可能是最好的。存储数据的顺序重要吗?还是需要同时访问所有数据?那么，一个常规的清单可能会更好。

附加:

Of course, my above comments assume 'performance' means data access. Something else to consider: what are you looking for when you say "performance"? Is performance individual value look up? Is it management of large (10000, 100000 or more) value sets? Is it the performance of filling the data structure with data? Removing data? Accessing individual bits of data? Replacing values? Iterating over the values? Memory usage? Data copying speed? For example, If you access data by a string value, but your main performance requirement is minimal memory usage, you might have conflicting design issues.

这取决于你在哈希什么。如果你的键是整数，在HashSet更快之前，你可能不需要很多项。如果你在一个字符串上输入键，那么它会更慢，这取决于输入的字符串。

你肯定可以很容易地建立一个基准吗?