SortedList和SortedDictionary有什么区别？

a SortedList<TKey,TValue>和a 之间有什么实际的实际区别SortedDictionary<TKey,TValue>吗？在任何情况下，您会专门使用一种而不是另一种吗？

是的-它们的性能特征差异很大。最好打电话给他们SortedList，SortedTree为更紧密地体现了落实。

查看其中每个（）的MSDN文档SortedList，SortedDictionary以了解不同情况下不同操作的性能细节。这是一个不错的摘要（来自SortedDictionary文档）：

的SortedDictionary<TKey, TValue>通用类是O（log n）的检索，其中n是字典中的元件的数目的二进制搜索树。在这方面，它类似于 SortedList<TKey, TValue>泛型类。这两个类具有相似的对象模型，并且都具有O（log n）检索。这两类的区别在于内存使用以及插入和移除的速度：

• SortedList<TKey, TValue>使用的记忆体少于SortedDictionary<TKey, TValue>。

• SortedDictionary<TKey, TValue>对未排序的数据O（log n）具有更快的插入和删除操作，而对O的O（n）具有更快的插入和删除操作 SortedList<TKey, TValue>。

• 如果从排序数据中一次填充列表，SortedList<TKey, TValue>则速度比快 SortedDictionary<TKey, TValue>。

（SortedList实际上是维护一个排序的数组，而不是使用树。它仍然使用二进制搜索来查找元素。）

这是一个表格视图，如果有帮助...

从性能角度来看：

+------------------+---------+----------+--------+----------+----------+---------+
| Collection       | Indexed | Keyed    | Value  | Addition |  Removal | Memory  |
|                  | lookup  | lookup   | lookup |          |          |         |
+------------------+---------+----------+--------+----------+----------+---------+
| SortedList       | O(1)    | O(log n) | O(n)   | O(n)*    | O(n)     | Lesser  |
| SortedDictionary | n/a     | O(log n) | O(n)   | O(log n) | O(log n) | Greater |
+------------------+---------+----------+--------+----------+----------+---------+

* Insertion is O(1) for data that are already in sort order, so that each 
  element is added to the end of the list (assuming no resize is required).

从实现的角度来看：

+------------+---------------+----------+------------+------------+------------------+
| Underlying | Lookup        | Ordering | Contiguous | Data       | Exposes Key &    |
| structure  | strategy      |          | storage    | access     | Value collection |
+------------+---------------+----------+------------+------------+------------------+
| 2 arrays   | Binary search | Sorted   | Yes        | Key, Index | Yes              |
| BST        | Binary search | Sorted   | No         | Key        | Yes              |
+------------+---------------+----------+------------+------------+------------------+

要大致复述，如果您需要原始性能SortedDictionary可能是一个更好的选择。如果您需要较少的内存开销，则索引检索SortedList更适合。有关何时使用哪个的更多信息，请参见此问题。

您可以在这里，这里，这里，这里和这里阅读更多。

我破解了Reflector来看看这个，因为似乎有些困惑SortedList。实际上，它不是二叉搜索树，而是键-值对的排序数组（按键）。还有一个TKey[] keys与键值对同步排序变量，用于二进制搜索。

这是一些资料（针对.NET 4.5）来备份我的主张。

私人会员

// Fields
private const int _defaultCapacity = 4;
private int _size;
[NonSerialized]
private object _syncRoot;
private IComparer<TKey> comparer;
private static TKey[] emptyKeys;
private static TValue[] emptyValues;
private KeyList<TKey, TValue> keyList;
private TKey[] keys;
private const int MaxArrayLength = 0x7fefffff;
private ValueList<TKey, TValue> valueList;
private TValue[] values;
private int version;

SortedList.ctor（IDictionary，IComparer）

public SortedList(IDictionary<TKey, TValue> dictionary, IComparer<TKey> comparer) : this((dictionary != null) ? dictionary.Count : 0, comparer)
{
    if (dictionary == null)
    {
        ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.dictionary);
    }
    dictionary.Keys.CopyTo(this.keys, 0);
    dictionary.Values.CopyTo(this.values, 0);
    Array.Sort<TKey, TValue>(this.keys, this.values, comparer);
    this._size = dictionary.Count;
}

SortedList.Add（TKey，TValue）：空

public void Add(TKey key, TValue value)
{
    if (key == null)
    {
        ThrowHelper.ThrowArgumentNullException(ExceptionArgument.key);
    }
    int num = Array.BinarySearch<TKey>(this.keys, 0, this._size, key, this.comparer);
    if (num >= 0)
    {
        ThrowHelper.ThrowArgumentException(ExceptionResource.Argument_AddingDuplicate);
    }
    this.Insert(~num, key, value);
}

SortedList.RemoveAt（int）：无效

public void RemoveAt(int index)
{
    if ((index < 0) || (index >= this._size))
    {
        ThrowHelper.ThrowArgumentOutOfRangeException(ExceptionArgument.index, ExceptionResource.ArgumentOutOfRange_Index);
    }
    this._size--;
    if (index < this._size)
    {
        Array.Copy(this.keys, index + 1, this.keys, index, this._size - index);
        Array.Copy(this.values, index + 1, this.values, index, this._size - index);
    }
    this.keys[this._size] = default(TKey);
    this.values[this._size] = default(TValue);
    this.version++;
}

签出MSDN页面的SortedList：

从“备注”部分：

该SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>)泛型类是用二叉搜索树O(log n)的检索，其中n在字典中元素的个数。在这方面，它类似于SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>)泛型类。这两个类具有相似的对象模型，并且都具有O(log n)检索功能。这两类的区别在于内存使用以及插入和移除的速度：

• SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>)使用的记忆体少于SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>)。

• SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>)与for O(log n)相比，O(n)对未排序的数据具有更快的插入和删除操作SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>)。

• 如果从排序数据中一次填充列表，SortedList<(Of <(TKey, TValue>)>)则速度比快SortedDictionary<(Of <(TKey, TValue>)>)。

这是表现如何相互比较的直观表示。

关于这个话题已经足够了，但是为了简单起见，这是我的观点。

排序字典应在以下情况下使用：

• 需要更多的插入和删除操作。
• 数据无序。
• 密钥访问就足够了，不需要索引访问。
• 内存不是瓶颈。

另一方面，在以下情况下应使用排序列表：

• 需要更多的查找，更少的插入和删除操作。
• 数据已经排序（如果不是全部，则为大多数）。
• 需要索引访问。
• 内存是一项开销。

希望这可以帮助！！

索引访问（此处提到）是实际的区别。如果需要访问后继或前任，则需要SortedList。SortedDictionary无法做到这一点，因此您在使用排序方式（优先/ foreach）方面受到了很大的限制。