C#笔记啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊

各数据类型的字节数

反射总结

得到Type

typeof(类名);

实例.GetType();

Type.GetType("命名空间.类名");

得到公共成员

MemberInfo memberInfos[]=type.GetMembers();

得到构造函数

得到所有：

ConstructorInfo[] constructorInfos=type.GetConstructors();

得到无参：

ConstructorInfo constructorInfo=type.GetConstructor(new Type[0]);

MyClass myClass=constructorInfo.Invoke(null) as MyClass;

得到有参：

ConstructorInfo constructorInfo2=type.GetConstructor(new Type[]{typeof(参数类型)});
myClass=constructorInfo2.Invoke(new object[]{2}) as MyClass;

Activator快速实例化

myClass=Activator.CreateInstance(type) as MyClass;

得到公共字段

按字段名得到：

FieldInfo fieldInfo=type.GetField(string 字段名);

得到所有字段

FieldInfo[] fieldInfos=type.GetFields();

公共字段读写

fieldInfo.GetValue(实例);

fieldInfo.SetValue(实例,数据);

得到公共方法

得到所有

MethodInfo[] methodInfos=type.GetMethods();

按方法名得到：

MethodInfo methodInfo=type.GetMethod(string 方法名,new Type[]{typeof(参数1类型),...});

执行公共方法

实例方法

methodInfo.Invoke(实例,new object[]{参数1,...});

静态方法

methodInfo.Invoke(null,new object[]{参数1,...});

获得List的Fields，什么都没得到

List<int>data=new List<int>(){123,14,4234};
Type dataType=data.GetType();
FieldInfo[] fieldInfos=dataType.GetFields();

正确用法：把List装到一个class里。

deepseek回答字典的底层机制

C# 的 Dictionary<TKey, TValue> 使用 ‌链地址法（Chaining）‌ 的改良实现来解决哈希冲突，这是一种基于数组索引的虚拟链表结构而非物理离散节点24。其核心设计融合了数组的连续存储优势和链表的冲突处理能力，具体实现如下：

一、底层数据结构与冲突解决机制

1. ‌双数组结构‌

   • ‌buckets[] 数组‌：存储桶的头节点索引（指向 entries[] 的位置），初始值为 -1 表示空桶45。
   • ‌entries[] 数组‌：连续存储键值对（Entry 结构体），每个 Entry 包含：

     struct Entry {public int hashCode; // 哈希码（低31位）public int next;     // 冲突链的下一个节点索引（-1 表示结尾）public TKey key;public TValue value;
     }
     

     通过 next 字段形成逻辑链表，解决哈希冲突45。

2. ‌冲突处理流程‌
   当插入键值对时：

   • 计算键的哈希值 hashCode，映射到 buckets 数组的索引 bucketIndex45。

   • 若 buckets[bucketIndex] 为 -1，直接存入 entries[] 的新位置。

   • 若发生冲突（buckets[bucketIndex] 非 -1），将新 Entry 的 next 指向当前桶的头节点，并更新 buckets[bucketIndex] 为新节点的索引67。
     ‌本质是通过 next 字段在连续数组内模拟链表操作‌，而非动态分配离散节点46。

二、为何未采用开放地址法（Open Addressing）

1. ‌内存与性能权衡‌

   • 开放地址法要求所有数据存储在单一连续数组，扩容时需全量迁移，代价高昂810。
   • 链地址法通过逻辑链表分离冲突数据，扩容仅需重建 buckets 索引，entries 数组可部分复用610。

2. ‌删除操作高效性‌

   • 开放地址法删除需标记“墓碑”位置，导致查找路径变长10。
   • 链地址法直接修改 next 指针即可删除节点，无需特殊标记910。

3. ‌高装载因子容忍度‌

   • 当装载因子 >1 时（如数据量远超桶数量），链地址法仅延长链表长度，而开放地址法性能会急剧退化810。
   • C# Dictionary 默认装载因子为 0.72，超过时触发扩容56。

三、改良链地址法的优势

1. ‌缓存友好性‌
   entries[] 数组连续存储，相比物理链表减少内存碎片，提升 CPU 缓存命中率47。
2. ‌预分配与复用‌
   初始化时预分配 entries[]，删除节点时通过 freeList 链表复用空位，减少内存分配开销67。

总结对比

因此，C# Dictionary 通过‌数组化链地址法‌，在内存效率、冲突处理与动态扩容间取得了平衡4

追问：这么看来buckets数组是一个整数数组？

是的，C# 的 Dictionary<TKey, TValue> 中的 buckets 数组是一个‌整数数组（int[]）‌，其核心作用是通过存储索引值来关联哈希桶与键值对数据。具体实现细节如下：

一、buckets 数组的结构与功能

1. ‌数据类型与用途‌

   • buckets 数组的每个元素是 int 类型，存储的是 entries 数组的索引值（即键值对在 entries 中的位置）15。
   • 初始化时，buckets 的所有元素默认值为 -1，表示空桶5。

2. ‌哈希映射流程‌

   • 当插入或查找键值对时，哈希函数计算键的哈希值，并通过取模运算映射到 buckets 的某个索引 bucketIndex46。
   • 若 buckets[bucketIndex] 为 -1，表示无冲突，直接存入 entries；否则通过 next 字段形成逻辑链表解决冲突15。

二、buckets 与 entries 的协同关系

1. ‌entries 数组的存储‌

   • entries 是 Entry 结构体数组，包含 hashCode、next、key 和 value 字段5。
   • next 字段指向同一哈希桶中的下一个 Entry 索引（类似链表指针），形成冲突链16。

2. ‌内存布局示例‌

   textCopy Code

   buckets = [ -1, 2, -1, 0 ] // 桶索引 3 指向 entries[0] entries = [ { hashCode=123, next=1, key="K1", value="V1" }, // 冲突链头 { hashCode=123, next=-1, key="K2", value="V2" } // 冲突链尾 ]

三、设计优势与性能考量

1. ‌高效的内存利用‌
   • 整数数组 buckets 占用空间小，且通过 entries 的连续存储减少内存碎片45。
2. ‌快速冲突解决‌
   • 逻辑链表（通过 next 索引）比物理链表（如 LinkedList）更缓存友好，减少指针跳转开销14。

总结

• buckets 是 int[] 类型，核心功能是通过索引关联哈希桶与 entries 中的键值对15。
• 这种设计结合了数组的连续性和链表的冲突处理能力，兼顾了哈希表的高效查找与动态扩展需求

人话总结

字典有2个数组：整数数组buckets，结构体数组entries，哈希冲突的键会得到同一个bucketsIndex，buckets的值是这些哈希冲突的键值对中的第一个在entries的索引，通过entry结构体的next找到下一个键值对索引，直到找到next==-1的也就是最后一个键值对，把新键值对加入entries最后，next==-1的键值对next改成新加入的键值对索引。

如果某个bucketsIndex下的值是-1，则直接加入entries最后，buckets[bucketsIndex]改成这个新加的索引。

键值对在内存是连续、乱序的。