


Mengoptimumkan Operasi Penapisan dalam Koleksi C#
Dalam C#, tugas menapis koleksi untuk elemen tertentu lazimnya dihadapi. Apabila bekerja dengan koleksi besar, prestasi menjadi faktor penting. Artikel ini meneroka cara mengoptimumkan operasi penapisan dengan cekap.
Secara tradisinya, penapisan telah dicapai dengan mengulangi koleksi asal dan menyalin elemen padanan ke dalam koleksi baharu. Walau bagaimanapun, pendekatan ini boleh menjadi intensif sumber, terutamanya untuk koleksi yang besar.
Linq (Pertanyaan Bersepadu Bahasa):
Dengan C# 3.0 dan lebih baharu, pengenalan Linq (Pertanyaan Bersepadu Bahasa) merevolusikan pengendalian data dan operasi penapisan. Linq menyediakan cara yang elegan dan cekap untuk bekerja dengan koleksi melalui ungkapan pertanyaan.
Untuk menapis koleksi menggunakan Linq, hanya rantaikan kaedah sambungan Where() diikuti dengan ungkapan lambda yang menentukan kriteria penapisan. Linq secara automatik menukar pertanyaan kepada pelan pertanyaan yang dioptimumkan, menghasilkan penapisan yang cekap.
Contohnya:
List<int> myList = GetListOfIntsFromSomewhere(); // Filter out integers greater than 7 List<int> filteredList = myList.Where(x => x > 7).ToList();</int></int>
Linq juga menyokong pengendali pertanyaan tambahan seperti Any(), All(), First(), Last(), dan banyak lagi, menyediakan kit alat yang komprehensif untuk menapis dan memanipulasi koleksi.
Penapisan Di Tempat:
Walaupun Linq sangat cekap, mungkin terdapat senario di mana penapisan di tempat adalah wajar untuk mengelakkan daripada mencipta peruntukan memori tambahan.
Satu pendekatan ialah menggunakan kaedah RemoveAll(), yang mengalih keluar elemen daripada koleksi asal berdasarkan predikat tertentu. Kaedah ini boleh menjadi agak cekap, terutamanya untuk koleksi kecil.
myList.RemoveAll(item => item <p>Pilihan lain ialah mencipta kaedah sambungan tersuai yang melaksanakan logik penapisan dan mengubah suai koleksi asal. Pendekatan ini menawarkan fleksibiliti yang paling tinggi tetapi boleh memerlukan lebih banyak penyelenggaraan kod.</p><p><strong>Kesimpulan:</strong></p><p>Koleksi penapisan dalam C# telah berkembang dengan ketara sejak bertahun-tahun. Linq telah muncul sebagai alat yang berkuasa dan cekap untuk kedua-dua operasi penapisan berfungsi dan dalam memori. Dengan memanfaatkan teknik ini, pembangun boleh mengoptimumkan operasi penapisan mereka dan meningkatkan prestasi aplikasi mereka apabila bekerja dengan koleksi yang besar.</p>
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Mengoptimumkan Operasi Penapisan dalam Koleksi C# untuk Peningkatan Prestasi?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

GULC adalah perpustakaan C berprestasi tinggi yang mengutamakan overhead yang minimum, inlining agresif, dan pengoptimuman pengkompil. Sesuai untuk aplikasi kritikal prestasi seperti perdagangan frekuensi tinggi dan sistem tertanam, reka bentuknya menekankan kesederhanaan, modul

Butiran artikel ini C jenis pulangan fungsi, merangkumi asas (int, float, char, dan lain -lain), diperolehi (tatasusunan, petunjuk, struktur), dan jenis kekosongan. Pengkompil menentukan jenis pulangan melalui pengisytiharan fungsi dan pernyataan pulangan, menguatkuasakan

Artikel ini menerangkan perisytiharan fungsi C vs definisi, argumen lulus (dengan nilai dan penunjuk), nilai pulangan, dan perangkap umum seperti kebocoran memori dan jenis ketidakcocokan. Ia menekankan pentingnya pengisytiharan modularity dan provi

Butiran artikel ini C berfungsi untuk penukaran kes rentetan. Ia menerangkan menggunakan ToUpper () dan Tolower () dari CType.H, meleleh melalui rentetan, dan mengendalikan terminator null. Perangkap biasa seperti melupakan ctype.h dan mengubahsuai literal rentetan adalah

Artikel ini mengkaji fungsi penyimpanan nilai pulangan C. Nilai pulangan kecil biasanya disimpan dalam daftar untuk kelajuan; Nilai yang lebih besar boleh menggunakan petunjuk untuk memori (timbunan atau timbunan), memberi kesan kepada seumur hidup dan memerlukan pengurusan memori manual. Secara langsung acc

Artikel ini menganalisis kegunaan pelbagai kata sifat "berbeza," meneroka fungsi tatabahasa, frasa umum (mis., "Berbeza," "berbeza"), dan aplikasi bernuansa dalam formal vs tidak formal

Artikel ini menerangkan Perpustakaan Templat St Standard (STL), yang memberi tumpuan kepada komponen terasnya: bekas, iterator, algoritma, dan functors. Ia memperincikan bagaimana ini berinteraksi untuk membolehkan pengaturcaraan generik, meningkatkan kecekapan kod dan kebolehbacaan t

Artikel ini memperincikan penggunaan algoritma STL yang cekap dalam c. Ia menekankan pilihan struktur data (vektor vs senarai), analisis kerumitan algoritma (mis., Std :: Sort vs Std :: partial_sort), penggunaan iterator, dan pelaksanaan selari. Perangkap biasa seperti


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

MantisBT
Mantis ialah alat pengesan kecacatan berasaskan web yang mudah digunakan yang direka untuk membantu dalam pengesanan kecacatan produk. Ia memerlukan PHP, MySQL dan pelayan web. Lihat perkhidmatan demo dan pengehosan kami.

VSCode Windows 64-bit Muat Turun
Editor IDE percuma dan berkuasa yang dilancarkan oleh Microsoft

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
