在c# / VB.NET/。哪个循环运行得更快，for还是foreach?
自从很久以前我读到for循环比foreach循环工作得快，我就认为它适用于所有集合、泛型集合、所有数组等。
我搜索了谷歌，找到了几篇文章，但大多数都是不确定的(阅读文章评论)，而且是开放式的。
理想的情况是列出每种情况以及最佳解决方案。
例如(这只是一个例子):
用于迭代1000+的数组 字符串- for比foreach好 对于迭代IList(非泛型)字符串- foreach更好 比
在网上找到了一些相同的参考资料:
由Emmanuel Schanzer撰写的原创文章 CodeProject FOREACH Vs. FOR 博客——去博客还是不去博客，这是个问题 ASP。NET论坛- NET 1.1 c# for vs foreach
(编辑)
除了可读性之外，我对事实和数据真的很感兴趣。在某些应用中，最后一英里的性能优化确实很重要。
当前回答
两者之间不太可能有巨大的性能差异。与往常一样，当面对“哪个更快?”的问题时，您应该始终认为“我可以测量这个”。
在循环体中编写两个做相同事情的循环，执行并计时，并查看速度的差异。使用一个几乎为空的主体和一个与您实际要做的类似的循环主体来执行此操作。还可以尝试使用您正在使用的集合类型，因为不同类型的集合可能具有不同的性能特征。
其他回答
在我的Windows Mobile项目中，我为控件集合使用了for循环。20个控制需要100毫秒!foreach循环只使用了4毫秒。这是一个性能问题……
internal static void Test()
{
int LOOP_LENGTH = 10000000;
Random random = new Random((int)DateTime.Now.ToFileTime());
{
Dictionary<int, int> dict = new Dictionary<int, int>();
long first_memory = GC.GetTotalMemory(true);
var stopWatch = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < 64; i++)
{
dict.Add(i, i);
}
for (int i = 0; i < LOOP_LENGTH; i++)
{
for (int k = 0; k < dict.Count; k++)
{
if (dict[k] > 1000000) Console.WriteLine("Test");
}
}
stopWatch.Stop();
var last_memory = GC.GetTotalMemory(true);
Console.WriteLine($"Dictionary for T:{stopWatch.Elapsed.TotalSeconds}s\t M:{last_memory - first_memory}");
GC.Collect();
}
{
Dictionary<int, int> dict = new Dictionary<int, int>();
long first_memory = GC.GetTotalMemory(true);
var stopWatch = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < 64; i++)
{
dict.Add(i, i);
}
for (int i = 0; i < LOOP_LENGTH; i++)
{
foreach (var item in dict)
{
if (item.Value > 1000000) Console.WriteLine("Test");
}
}
stopWatch.Stop();
var last_memory = GC.GetTotalMemory(true);
Console.WriteLine($"Dictionary foreach T:{stopWatch.Elapsed.TotalSeconds}s\t M:{last_memory - first_memory}");
GC.Collect();
}
{
Dictionary<int, int> dict = new Dictionary<int, int>();
long first_memory = GC.GetTotalMemory(true);
var stopWatch = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < 64; i++)
{
dict.Add(i, i);
}
for (int i = 0; i < LOOP_LENGTH; i++)
{
foreach (var item in dict.Values)
{
if (item > 1000000) Console.WriteLine("Test");
}
}
stopWatch.Stop();
var last_memory = GC.GetTotalMemory(true);
Console.WriteLine($"Dictionary foreach values T:{stopWatch.Elapsed.TotalSeconds}s\t M:{last_memory - first_memory}");
GC.Collect();
}
{
List<int> dict = new List<int>();
long first_memory = GC.GetTotalMemory(true);
var stopWatch = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < 64; i++)
{
dict.Add(i);
}
for (int i = 0; i < LOOP_LENGTH; i++)
{
for (int k = 0; k < dict.Count; k++)
{
if (dict[k] > 1000000) Console.WriteLine("Test");
}
}
stopWatch.Stop();
var last_memory = GC.GetTotalMemory(true);
Console.WriteLine($"list for T:{stopWatch.Elapsed.TotalSeconds}s\t M:{last_memory - first_memory}");
GC.Collect();
}
{
List<int> dict = new List<int>();
long first_memory = GC.GetTotalMemory(true);
var stopWatch = Stopwatch.StartNew();
for (int i = 0; i < 64; i++)
{
dict.Add(i);
}
for (int i = 0; i < LOOP_LENGTH; i++)
{
foreach (var item in dict)
{
if (item > 1000000) Console.WriteLine("Test");
}
}
stopWatch.Stop();
var last_memory = GC.GetTotalMemory(true);
Console.WriteLine($"list foreach T:{stopWatch.Elapsed.TotalSeconds}s\t M:{last_memory - first_memory}");
GC.Collect();
}
}
T:10.1957728s M:2080的字典 字典T:10.5900586 M:1952 字典foreach值T:3.8294776s M:2088 T:3.7981471s M:320 T:4.4861377s M:648
两者之间不太可能有巨大的性能差异。与往常一样，当面对“哪个更快?”的问题时，您应该始终认为“我可以测量这个”。
在循环体中编写两个做相同事情的循环，执行并计时，并查看速度的差异。使用一个几乎为空的主体和一个与您实际要做的类似的循环主体来执行此操作。还可以尝试使用您正在使用的集合类型，因为不同类型的集合可能具有不同的性能特征。
每种语言结构都有适当的使用时间和地点。c#语言有四个单独的迭代语句是有原因的——每个语句都有特定的目的，并且有适当的用法。
我建议你和你的老板坐下来，试着理性地解释为什么for循环有一个目的。有时for迭代块比foreach迭代块更清楚地描述算法。在这种情况下，使用它们是合适的。
我还要向你的老板指出——性能不是，也不应该是任何实际方式的问题——这更像是用简洁、有意义、可维护的方式表达算法的问题。这样的微优化完全忽略了性能优化的要点，因为任何真正的性能好处都来自算法重新设计和重构，而不是循环重构。
如果在理性的讨论之后，仍然有这种权威主义的观点，那就取决于你如何继续下去了。就我个人而言，我不会喜欢在一个不鼓励理性思考的环境中工作，我会考虑跳槽到另一个雇主手下。然而，我强烈建议在感到不安之前讨论一下——这可能只是一个简单的误解。
《编写高性能。net代码》一书的作者Ben Watson:
“这些优化对你的程序重要吗?只有当你的程序 CPU的限制和收集迭代是你的核心部分 处理。如你所见，有很多方法可以伤害你的 如果你不小心，就会失去效果，但只有当它是 这是你计划的重要组成部分。我的哲学是: 大多数人不需要知道这些，但如果你知道，那就理解了 系统的每一层都很重要，这样你才能 聪明的抉择”。
最严厉的解释可以在这里找到:http://www.codeproject.com/Articles/844781/Digging-Into-NET-Loop-Performance-Bounds-checking
