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10000 人の若者と 10000 人の高齢者を作成し、2 つの別々のリストに追加する簡単なコンソール アプリケーションを作成しました。次に、いくつかのクエリを実行して、パーソナリティに基づいて情報を取得します。

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        private Random random = new Random();
        private List<Person> youngerPersons = new List<Person>();
        private List<Person> olderPersons = new List<Person>();

        private long samePersonalityMatches = 0;

        for (int i = 0; i < 10000; i++)
        {
            youngerPersons.Add(new Person(RandomString(10), DateTime.Now.ToString(), RandomString(4), random.Next(10, 50),(Person.PersonalityType)random.Next(0, 4), i));
        }

        for (int i = 0; i < 10000; i++)
        {
            olderPersons.Add(new Person(RandomString(10), DateTime.Now.ToString(), RandomString(4), random.Next(51, 120),(Person.PersonalityType)random.Next(0, 4), i));
        }

        //Example query 1
        foreach (Person person in youngerPersons.Where(w => w.Id > 4567 && w.Age > 70))
        {
            Console.WriteLine(person.Id);
        }

        //Example query  2
        foreach (Person person in youngerPersons)
        {
            foreach (Person olderPerson in olderPersons)
            {
                if (person.Personality == olderPerson.Personality)
                {
                    samePersonalityMatches++;
                }
            }
        }

        Console.WriteLine("Number of matches: " + samePersonalityMatches);
    }

    private static Random random = new Random((int)DateTime.Now.Ticks);

    private static string RandomString(int size)
    {
        StringBuilder builder = new StringBuilder();
        char ch;
        for (int i = 0; i < size; i++)
        {
            ch = Convert.ToChar(Convert.ToInt32(Math.Floor(26 * random.NextDouble() + 65)));
            builder.Append(ch);
        }

        return builder.ToString();
    }
}

internal class Person
{
    public enum PersonalityType
    {
        Funny = 0,
        Boring = 1, 
        Serious = 2,
        Grumpy = 3, 
        Normal = 4
    }

    public Person(string name, string dateofbirth, string nickname, int age, PersonalityType personalityType, int id)
    {
        this.Name = name;
        this.Dateofbirth = dateofbirth;
        this.Nickname = nickname;
        this.Age = age;
        this.Id = id;
        this.Personality = personalityType;
    }

    public string Name { get; set; }

    public string Dateofbirth { get; set; }

    public string Nickname { get; set; }

    public int Age { get; set; }

    public int Id { get; set; }

    public PersonalityType Personality { get; set; }
}

基本的に、コードに記述した両方のサンプル クエリのパフォーマンスを最大限に引き出すためのベスト プラクティスを理解したいと思います。交差の使用に関するパフォーマンス関連の資料をいくつか読みましたが、最大のパフォーマンスを得るためにいつ、どれを使用するのが最適かわかりません。リストは少し OTT (サイズに関して) ですが、実行するのがより興味深い例 2 になりました。

4

3 に答える 3

3

最初の例のクエリは問題ありません。おそらく、パフォーマンスを向上させるためにできることは何もありません。

2 番目のクエリでは、結合を使用できます。

samePersonalityMatches =
    youngerPersons.Join(olderPersons,
                        p => p.Personality,
                        p => p.Personality,
                        (left, right) => null) // the result doesn't really matter,
                                               // since we just want the count
                  .Count();

または、クエリ構文を好む場合:

samePersonalityMatches =
    (from y in youngerPersons
     join o in olderPersons
         on y.Personality equals o.Personality
     select null).Count();

結合は各リストを 1 回だけ列挙するため、複雑さO(M + N)はO(M * N)

于 2013-06-04T00:20:05.047 に答える