很多人都说，一旦你达到了速度实际上是一个问题的大小，HashSet<T>将总是击败List<T>，但这取决于你在做什么。

假设你有一个List<T>，其中平均只有5个项目。在大量的循环中，如果每个循环添加或删除一个项目，那么使用List<T>可能会更好。

我在我的机器上做了一个测试，它必须非常非常小才能从List< t>中获得优势。对于一个短字符串列表，在大小为5之后，对于大小为20之后的对象，优势就消失了。

1 item LIST strs time: 617ms
1 item HASHSET strs time: 1332ms

2 item LIST strs time: 781ms
2 item HASHSET strs time: 1354ms

3 item LIST strs time: 950ms
3 item HASHSET strs time: 1405ms

4 item LIST strs time: 1126ms
4 item HASHSET strs time: 1441ms

5 item LIST strs time: 1370ms
5 item HASHSET strs time: 1452ms

6 item LIST strs time: 1481ms
6 item HASHSET strs time: 1418ms

7 item LIST strs time: 1581ms
7 item HASHSET strs time: 1464ms

8 item LIST strs time: 1726ms
8 item HASHSET strs time: 1398ms

9 item LIST strs time: 1901ms
9 item HASHSET strs time: 1433ms

1 item LIST objs time: 614ms
1 item HASHSET objs time: 1993ms

4 item LIST objs time: 837ms
4 item HASHSET objs time: 1914ms

7 item LIST objs time: 1070ms
7 item HASHSET objs time: 1900ms

10 item LIST objs time: 1267ms
10 item HASHSET objs time: 1904ms

13 item LIST objs time: 1494ms
13 item HASHSET objs time: 1893ms

16 item LIST objs time: 1695ms
16 item HASHSET objs time: 1879ms

19 item LIST objs time: 1902ms
19 item HASHSET objs time: 1950ms

22 item LIST objs time: 2136ms
22 item HASHSET objs time: 1893ms

25 item LIST objs time: 2357ms
25 item HASHSET objs time: 1826ms

28 item LIST objs time: 2555ms
28 item HASHSET objs time: 1865ms

31 item LIST objs time: 2755ms
31 item HASHSET objs time: 1963ms

34 item LIST objs time: 3025ms
34 item HASHSET objs time: 1874ms

37 item LIST objs time: 3195ms
37 item HASHSET objs time: 1958ms

40 item LIST objs time: 3401ms
40 item HASHSET objs time: 1855ms

43 item LIST objs time: 3618ms
43 item HASHSET objs time: 1869ms

46 item LIST objs time: 3883ms
46 item HASHSET objs time: 2046ms

49 item LIST objs time: 4218ms
49 item HASHSET objs time: 1873ms

下面是以图表形式显示的数据:

代码如下:

static void Main(string[] args)
{
    int times = 10000000;

    for (int listSize = 1; listSize < 10; listSize++)
    {
        List<string> list = new List<string>();
        HashSet<string> hashset = new HashSet<string>();

        for (int i = 0; i < listSize; i++)
        {
            list.Add("string" + i.ToString());
            hashset.Add("string" + i.ToString());
        }

        Stopwatch timer = new Stopwatch();
        timer.Start();
        for (int i = 0; i < times; i++)
        {
            list.Remove("string0");
            list.Add("string0");
        }
        timer.Stop();
        Console.WriteLine(listSize.ToString() + " item LIST strs time: " + timer.ElapsedMilliseconds.ToString() + "ms");

        timer = new Stopwatch();
        timer.Start();
        for (int i = 0; i < times; i++)
        {
            hashset.Remove("string0");
            hashset.Add("string0");
        }
        timer.Stop();
        Console.WriteLine(listSize.ToString() + " item HASHSET strs time: " + timer.ElapsedMilliseconds.ToString() + "ms");
        Console.WriteLine();
    }

    for (int listSize = 1; listSize < 50; listSize+=3)
    {
        List<object> list = new List<object>();
        HashSet<object> hashset = new HashSet<object>();

        for (int i = 0; i < listSize; i++)
        {
            list.Add(new object());
            hashset.Add(new object());
        }

        object objToAddRem = list[0];
        
        Stopwatch timer = new Stopwatch();
        timer.Start();
        for (int i = 0; i < times; i++)
        {
            list.Remove(objToAddRem);
            list.Add(objToAddRem);
        }
        timer.Stop();
        Console.WriteLine(listSize.ToString() + " item LIST objs time: " + timer.ElapsedMilliseconds.ToString() + "ms");

        timer = new Stopwatch();
        timer.Start();
        for (int i = 0; i < times; i++)
        {
            hashset.Remove(objToAddRem);
            hashset.Add(objToAddRem);
        }
        timer.Stop();
        Console.WriteLine(listSize.ToString() + " item HASHSET objs time: " + timer.ElapsedMilliseconds.ToString() + "ms");
        Console.WriteLine();
    }

    Console.ReadLine();
}

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))。

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.

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。

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。