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。

You're looking at this wrong. Yes a linear search of a List will beat a HashSet for a small number of items. But the performance difference usually doesn't matter for collections that small. It's generally the large collections you have to worry about, and that's where you think in terms of Big-O. However, if you've measured a real bottleneck on HashSet performance, then you can try to create a hybrid List/HashSet, but you'll do that by conducting lots of empirical performance tests - not asking questions on SO.

视情况而定。如果确切的答案真的很重要，那就做一些分析，找出答案。如果你确定你永远不会有超过一定数量的元素在集合中，使用List。如果数字是无界的，则使用HashSet。

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?

您可以使用HybridDictionary自动检测断点，并接受空值，使其本质上与HashSet相同。

比较两种表现不同的结构的性能本质上是没有意义的。使用传达意图的结构。即使你说List<T>不会有重复，迭代顺序也无关紧要，使其与HashSet<T>相当，但使用List<T>仍然是一个糟糕的选择，因为它的容错能力相对较低。

也就是说，我将检查性能的其他方面，

+------------+--------+-------------+-----------+----------+----------+-----------+
| Collection | Random | Containment | Insertion | Addition |  Removal | Memory    |
|            | access |             |           |          |          |           |
+------------+--------+-------------+-----------+----------+----------+-----------+
| List<T>    | O(1)   | O(n)        | O(n)      | O(1)*    | O(n)     | Lesser    |
| HashSet<T> | O(n)   | O(1)        | n/a       | O(1)     | O(1)     | Greater** |
+------------+--------+-------------+-----------+----------+----------+-----------+

尽管在这两种情况下加法都是O(1)，但在HashSet中它会相对较慢，因为它涉及到在存储哈希代码之前预计算哈希代码的成本。 HashSet优越的可伸缩性有内存成本。每个条目连同它的哈希代码一起存储为一个新对象。这篇文章可能会给你一个想法。