Лучше ли вызывать ToList() или ToArray() в запросах LINQ?
Я часто сталкиваюсь со случаем, когда хочу проверить запрос именно там, где я его объявляю. Обычно это происходит потому, что мне нужно многократно повторять его, а вычисление обходится дорого. Например:
string raw = "...";
var lines = (from l in raw.Split('\n')
let ll = l.Trim()
where !string.IsNullOrEmpty(ll)
select ll).ToList();
Это отлично работает. Но если я не собираюсь изменять результат, я мог бы также позвонить ToArray() вместо ToList(),
Интересно однако ToArray() реализуется путем первого вызова ToList() и, следовательно, менее эффективно использовать память, чем просто вызов ToList(),
Я сумасшедший? Должен ли я просто позвонить ToArray() - безопасно и безопасно, зная, что память не будет выделяться дважды?
17 ответов
Если вам просто не нужен массив для удовлетворения других ограничений, вы должны использовать ToList, В большинстве сценариев ToArray выделит больше памяти, чем ToList,
Оба используют массивы для хранения, но ToList имеет более гибкое ограничение. Массив должен быть не меньше, чем количество элементов в коллекции. Если массив больше, это не проблема. тем не мение ToArray необходимо, чтобы массив был точно подобран по количеству элементов.
Чтобы удовлетворить это ограничение ToArray часто делает еще одно распределение, чем ToList, Как только у него есть достаточно большой массив, он выделяет массив, который имеет точный размер, и копирует элементы обратно в этот массив. Единственный раз, когда этого можно избежать, это когда алгоритм увеличения массива просто совпадает с количеством элементов, которые необходимо сохранить (определенно в меньшинстве).
РЕДАКТИРОВАТЬ
Несколько человек спросили меня о последствиях лишней неиспользуемой памяти в List<T> значение.
Это действительная проблема. Если созданная коллекция является долгоживущей, никогда не изменяется после создания и имеет высокий шанс попадания в кучу Gen2, тогда вам лучше взять дополнительное выделение ToArray впереди
В целом, хотя я нахожу это более редким случаем. Гораздо чаще можно увидеть много ToArray в этом случае вызовы, которые немедленно передаются другим недолгим использованиям памяти ToList явно лучше.
Ключевым моментом здесь является профиль, профиль, а затем профиль еще.
Разница в производительности будет незначительной, так как List<T> реализован в виде динамически изменяемого массива. Звонить либо ToArray() (который использует внутренний Buffer<T> класс для роста массива) или ToList() (который вызывает List<T>(IEnumerable<T>) Конструктор) в конечном итоге будет заключаться в том, чтобы поместить их в массив и увеличивать массив до тех пор, пока он не подойдет всем.
Если вы хотите получить конкретное подтверждение этого факта, проверьте реализацию соответствующих методов в Reflector - вы увидите, что они сводятся к практически идентичному коду.
На дворе 2020 год, и все используют.NET Core 3.1, поэтому я решил провести несколько тестов с Benchmark.NET.
TL;DR: ToArray() лучше с точки зрения производительности и лучше передает намерение, если вы не планируете изменять коллекцию.
[MemoryDiagnoser]
public class Benchmarks
{
[Params(0, 1, 6, 10, 39, 100, 666, 1000, 1337, 10000)]
public int Count { get; set; }
public IEnumerable<int> Items => Enumerable.Range(0, Count);
[Benchmark(Description = "ToArray()", Baseline = true)]
public int[] ToArray() => Items.ToArray();
[Benchmark(Description = "ToList()")]
public List<int> ToList() => Items.ToList();
public static void Main() => BenchmarkRunner.Run<Benchmarks>();
}
Результат:
BenchmarkDotNet=v0.12.0, OS=Windows 10.0.14393.3443 (1607/AnniversaryUpdate/Redstone1)
Intel Core i5-4460 CPU 3.20GHz (Haswell), 1 CPU, 4 logical and 4 physical cores
Frequency=3124994 Hz, Resolution=320.0006 ns, Timer=TSC
.NET Core SDK=3.1.100
[Host] : .NET Core 3.1.0 (CoreCLR 4.700.19.56402, CoreFX 4.700.19.56404), X64 RyuJIT
DefaultJob : .NET Core 3.1.0 (CoreCLR 4.700.19.56402, CoreFX 4.700.19.56404), X64 RyuJIT
| Method | Count | Mean | Error | StdDev | Median | Ratio | RatioSD | Gen 0 | Gen 1 | Gen 2 | Allocated |
|---------- |------ |--------------:|------------:|------------:|--------------:|------:|--------:|--------:|------:|------:|----------:|
| ToArray() | 0 | 7.357 ns | 0.2096 ns | 0.1960 ns | 7.323 ns | 1.00 | 0.00 | - | - | - | - |
| ToList() | 0 | 13.174 ns | 0.2094 ns | 0.1958 ns | 13.084 ns | 1.79 | 0.05 | 0.0102 | - | - | 32 B |
| | | | | | | | | | | | |
| ToArray() | 1 | 23.917 ns | 0.4999 ns | 0.4676 ns | 23.954 ns | 1.00 | 0.00 | 0.0229 | - | - | 72 B |
| ToList() | 1 | 33.867 ns | 0.7350 ns | 0.6876 ns | 34.013 ns | 1.42 | 0.04 | 0.0331 | - | - | 104 B |
| | | | | | | | | | | | |
| ToArray() | 6 | 28.242 ns | 0.5071 ns | 0.4234 ns | 28.196 ns | 1.00 | 0.00 | 0.0280 | - | - | 88 B |
| ToList() | 6 | 43.516 ns | 0.9448 ns | 1.1949 ns | 42.896 ns | 1.56 | 0.06 | 0.0382 | - | - | 120 B |
| | | | | | | | | | | | |
| ToArray() | 10 | 31.636 ns | 0.5408 ns | 0.4516 ns | 31.657 ns | 1.00 | 0.00 | 0.0331 | - | - | 104 B |
| ToList() | 10 | 53.870 ns | 1.2988 ns | 2.2403 ns | 53.415 ns | 1.77 | 0.07 | 0.0433 | - | - | 136 B |
| | | | | | | | | | | | |
| ToArray() | 39 | 58.896 ns | 0.9441 ns | 0.8369 ns | 58.548 ns | 1.00 | 0.00 | 0.0713 | - | - | 224 B |
| ToList() | 39 | 138.054 ns | 2.8185 ns | 3.2458 ns | 138.937 ns | 2.35 | 0.08 | 0.0815 | - | - | 256 B |
| | | | | | | | | | | | |
| ToArray() | 100 | 119.167 ns | 1.6195 ns | 1.4357 ns | 119.120 ns | 1.00 | 0.00 | 0.1478 | - | - | 464 B |
| ToList() | 100 | 274.053 ns | 5.1073 ns | 4.7774 ns | 272.242 ns | 2.30 | 0.06 | 0.1578 | - | - | 496 B |
| | | | | | | | | | | | |
| ToArray() | 666 | 569.920 ns | 11.4496 ns | 11.2450 ns | 571.647 ns | 1.00 | 0.00 | 0.8688 | - | - | 2728 B |
| ToList() | 666 | 1,621.752 ns | 17.1176 ns | 16.0118 ns | 1,623.566 ns | 2.85 | 0.05 | 0.8793 | - | - | 2760 B |
| | | | | | | | | | | | |
| ToArray() | 1000 | 796.705 ns | 16.7091 ns | 19.8910 ns | 796.610 ns | 1.00 | 0.00 | 1.2951 | - | - | 4064 B |
| ToList() | 1000 | 2,453.110 ns | 48.1121 ns | 65.8563 ns | 2,460.190 ns | 3.09 | 0.10 | 1.3046 | - | - | 4096 B |
| | | | | | | | | | | | |
| ToArray() | 1337 | 1,057.983 ns | 20.9810 ns | 41.4145 ns | 1,041.028 ns | 1.00 | 0.00 | 1.7223 | - | - | 5416 B |
| ToList() | 1337 | 3,217.550 ns | 62.3777 ns | 61.2633 ns | 3,203.928 ns | 2.98 | 0.13 | 1.7357 | - | - | 5448 B |
| | | | | | | | | | | | |
| ToArray() | 10000 | 7,309.844 ns | 160.0343 ns | 141.8662 ns | 7,279.387 ns | 1.00 | 0.00 | 12.6572 | - | - | 40064 B |
| ToList() | 10000 | 23,858.032 ns | 389.6592 ns | 364.4874 ns | 23,759.001 ns | 3.26 | 0.08 | 12.6343 | - | - | 40096 B |
// * Hints *
Outliers
Benchmarks.ToArray(): Default -> 2 outliers were removed (35.20 ns, 35.29 ns)
Benchmarks.ToArray(): Default -> 2 outliers were removed (38.51 ns, 38.88 ns)
Benchmarks.ToList(): Default -> 1 outlier was removed (64.69 ns)
Benchmarks.ToArray(): Default -> 1 outlier was removed (67.02 ns)
Benchmarks.ToArray(): Default -> 1 outlier was removed (130.08 ns)
Benchmarks.ToArray(): Default -> 1 outlier was detected (541.82 ns)
Benchmarks.ToArray(): Default -> 1 outlier was removed (7.82 us)
// * Legends *
Count : Value of the 'Count' parameter
Mean : Arithmetic mean of all measurements
Error : Half of 99.9% confidence interval
StdDev : Standard deviation of all measurements
Median : Value separating the higher half of all measurements (50th percentile)
Ratio : Mean of the ratio distribution ([Current]/[Baseline])
RatioSD : Standard deviation of the ratio distribution ([Current]/[Baseline])
Gen 0 : GC Generation 0 collects per 1000 operations
Gen 1 : GC Generation 1 collects per 1000 operations
Gen 2 : GC Generation 2 collects per 1000 operations
Allocated : Allocated memory per single operation (managed only, inclusive, 1KB = 1024B)
1 ns : 1 Nanosecond (0.000000001 sec)
(семь лет спустя...)
Несколько других (хороших) ответов были сосредоточены на микроскопических различиях в производительности.
Этот пост является лишь дополнением, чтобы упомянуть семантическую разницу, которая существует между IEnumerator<T> производится массивом (T[]) по сравнению с возвращаемым List<T>,
Лучше всего иллюстрируется на примере:
IList<int> source = Enumerable.Range(1, 10).ToArray(); // try changing to .ToList()
foreach (var x in source)
{
if (x == 5)
source[8] *= 100;
Console.WriteLine(x);
}
Приведенный выше код будет работать без исключения и выдает результат:
1 2 3 4 5 6 7 8 900 10
Это показывает, что IEnumarator<int> вернулся int[] не отслеживает, был ли массив изменен с момента создания перечислителя.
Обратите внимание, что я объявил локальную переменную source как IList<int>, Таким образом, я убедился, что компилятор C# не оптимизирует foreach утверждение в то, что эквивалентно for (var idx = 0; idx < source.Length; idx++) { /* ... */ } петля. Это то, что может сделать компилятор C#, если я использую var source = ...; вместо. В моей текущей версии.NET Framework используемый здесь перечислитель является непубличным ссылочным типом. System.SZArrayHelper+SZGenericArrayEnumerator`1[System.Int32] но, конечно, это деталь реализации.
Теперь, если я изменюсь .ToArray() в .ToList() Я получаю только:
1 2 3 4 5
с последующим System.InvalidOperationException взрывное высказывание:
Коллекция была изменена; Операция перечисления может не выполняться.
Базовый перечислитель в этом случае является публичным изменяемым типом значения System.Collections.Generic.List`1+Enumerator[System.Int32] (в штучной упаковке внутри IEnumerator<int> коробка в этом случае, потому что я использую IList<int>).
В заключение перечислитель производится List<T> отслеживает, изменяется ли список во время перечисления, в то время как перечислитель, созданный T[] не. Поэтому учитывайте эту разницу при выборе между .ToList() а также .ToArray(),
Люди часто добавляют один дополнительный .ToArray() или же .ToList() обойти коллекцию, которая отслеживает, была ли она изменена во время жизни перечислителя.
(Если кто-то хочет знать, как List<> отслеживает, была ли изменена коллекция, есть личное поле _version в этом классе, который меняется каждый раз, когда List<> обновляется.)
Я согласен с @mquander, что разница в производительности должна быть незначительной. Тем не менее, я хотел проверить это, чтобы быть уверенным, поэтому я сделал - и это незначительно.
Testing with List<T> source:
ToArray time: 1934 ms (0.01934 ms/call), memory used: 4021 bytes/array
ToList time: 1902 ms (0.01902 ms/call), memory used: 4045 bytes/List
Testing with array source:
ToArray time: 1957 ms (0.01957 ms/call), memory used: 4021 bytes/array
ToList time: 2022 ms (0.02022 ms/call), memory used: 4045 bytes/List
Каждый исходный массив / список имел 1000 элементов. Таким образом, вы можете видеть, что разница во времени и в памяти незначительна.
Мой вывод: вы могли бы также использовать ToList (), так как List<T> предоставляет больше функциональных возможностей, чем массив, если для вас не имеют значения несколько байт памяти.
ToList() обычно предпочтительнее, если вы используете его на IEnumerable<T> (из ORM, например). Если длина последовательности не известна в начале, ToArray() создает коллекцию динамической длины, такую как List, а затем преобразует ее в массив, что занимает дополнительное время.
Память всегда будет выделяться дважды - или что-то близкое к этому. Поскольку вы не можете изменить размер массива, оба метода будут использовать какой-то механизм для сбора данных в растущей коллекции. (Ну, список сам по себе является растущей коллекцией.)
Список использует массив в качестве внутреннего хранилища и удваивает емкость при необходимости. Это означает, что в среднем 2/3 предметов было перераспределено по меньшей мере один раз, половина из них перераспределена по меньшей мере дважды, половина - по меньшей мере трижды и т. Д. Это означает, что каждый элемент в среднем был перераспределен в 1,3 раза, что не сильно увеличивает накладные расходы.
Помните также, что если вы собираете строки, сама коллекция содержит только ссылки на строки, сами строки не перераспределяются.
Я обнаружил, что других тестов, которые люди здесь сделали, не хватает, так что вот мой недостаток. Дайте мне знать, если вы нашли что-то не так с моей методологией.
/* This is a benchmarking template I use in LINQPad when I want to do a
* quick performance test. Just give it a couple of actions to test and
* it will give you a pretty good idea of how long they take compared
* to one another. It's not perfect: You can expect a 3% error margin
* under ideal circumstances. But if you're not going to improve
* performance by more than 3%, you probably don't care anyway.*/
void Main()
{
// Enter setup code here
var values = Enumerable.Range(1, 100000)
.Select(i => i.ToString())
.ToArray()
.Select(i => i);
values.GetType().Dump();
var actions = new[]
{
new TimedAction("ToList", () =>
{
values.ToList();
}),
new TimedAction("ToArray", () =>
{
values.ToArray();
}),
new TimedAction("Control", () =>
{
foreach (var element in values)
{
// do nothing
}
}),
// Add tests as desired
};
const int TimesToRun = 1000; // Tweak this as necessary
TimeActions(TimesToRun, actions);
}
#region timer helper methods
// Define other methods and classes here
public void TimeActions(int iterations, params TimedAction[] actions)
{
Stopwatch s = new Stopwatch();
int length = actions.Length;
var results = new ActionResult[actions.Length];
// Perform the actions in their initial order.
for (int i = 0; i < length; i++)
{
var action = actions[i];
var result = results[i] = new ActionResult { Message = action.Message };
// Do a dry run to get things ramped up/cached
result.DryRun1 = s.Time(action.Action, 10);
result.FullRun1 = s.Time(action.Action, iterations);
}
// Perform the actions in reverse order.
for (int i = length - 1; i >= 0; i--)
{
var action = actions[i];
var result = results[i];
// Do a dry run to get things ramped up/cached
result.DryRun2 = s.Time(action.Action, 10);
result.FullRun2 = s.Time(action.Action, iterations);
}
results.Dump();
}
public class ActionResult
{
public string Message { get; set; }
public double DryRun1 { get; set; }
public double DryRun2 { get; set; }
public double FullRun1 { get; set; }
public double FullRun2 { get; set; }
}
public class TimedAction
{
public TimedAction(string message, Action action)
{
Message = message;
Action = action;
}
public string Message { get; private set; }
public Action Action { get; private set; }
}
public static class StopwatchExtensions
{
public static double Time(this Stopwatch sw, Action action, int iterations)
{
sw.Restart();
for (int i = 0; i < iterations; i++)
{
action();
}
sw.Stop();
return sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
}
}
#endregion
Вы можете скачать скрипт LINQPad здесь.
Результаты: 
Изменяя код выше, вы обнаружите, что:
- Разница менее значительна при работе с меньшими массивами.
- Разница менее значима при работе с
intскорее, чемstrings. - Используя большой
structс вместоstringОбычно это занимает намного больше времени, но не сильно меняет соотношение.
Это согласуется с выводами наиболее популярных ответов:
- Вы вряд ли заметите разницу в производительности, если ваш код часто создает много больших списков данных. (При создании 1000 списков по 100 тыс. Строк в каждой разнице было только 200 мс.)
ToList()постоянно работает быстрее и будет лучшим выбором, если вы не планируете долго держаться за результаты.
Обновить
@JonHanna указал, что в зависимости от реализации Select это возможно для ToList() или же ToArray() реализация для прогнозирования размера результирующей коллекции заблаговременно. Замена .Select(i => i) в приведенном выше коде с Where(i => true) в настоящее время дает очень похожие результаты и, скорее всего, сделает это независимо от реализации.NET.
Редактировать: последняя часть этого ответа недействительна. Впрочем, остальное пока полезная информация, поэтому я ее оставлю.
Я знаю, что это старый пост, но после того же вопроса и проведя некоторое исследование, я нашел кое-что интересное, чем стоит поделиться.
Во-первых, я согласен с @mquander и его ответом. Он прав, говоря, что с точки зрения производительности, они идентичны.
Тем не менее, я использовал Reflector, чтобы взглянуть на методы в System.Linq.Enumerable расширение пространства имен, и я заметил очень распространенную оптимизацию.
По возможности, IEnumerable<T> источник приведен к IList<T> или же ICollection<T> оптимизировать метод. Например, посмотрите на ElementAt(int),
Интересно, что Microsoft решила оптимизировать только для IList<T>, но нет IList, Похоже, Microsoft предпочитает использовать IList<T> интерфейс.
System.Array только инструменты IListпоэтому он не получит никакой выгоды от какой-либо из этих оптимизаций расширения.
Поэтому я утверждаю, что наилучшей практикой является использование .ToList() метод.
Если вы используете какой-либо из методов расширения или передаете список другому методу, есть вероятность, что он может быть оптимизирован для IList<T>,
Вы должны обосновать свое решение пойти на ToList или же ToArray основанный на том, что в идеале выбор дизайна. Если вы хотите, чтобы коллекция могла быть повторена и доступна только по индексу, выберите ToArray, Если вам нужны дополнительные возможности добавления и удаления из коллекции позже без особых хлопот, сделайте ToList (на самом деле вы не можете добавить массив, но обычно это не тот инструмент).
Если производительность имеет значение, вы также должны подумать о том, что будет быстрее работать. Реально, ты не будешь звонить ToList или же ToArray миллион раз, но может работать над полученным сбором миллион раз. В этом отношении [] лучше, так как List<> является [] с некоторыми накладными расходами. Посмотрите эту ветку для сравнения эффективности: какая из них более эффективна: List
В моих собственных тестах некоторое время назад я нашел ToArray Быстрее. И я не уверен, насколько искажены были тесты. Разница в производительности настолько незначительна, что может быть заметна, только если вы выполняете эти запросы в цикле миллионы раз.
Очень поздний ответ, но я думаю, что он будет полезен для Google.
Они оба отстой, когда они созданы с помощью linq. Они оба реализуют один и тот же код для изменения размера буфера, если это необходимо. ToArray внутренне использует класс для преобразования IEnumerable<> массиву, выделив массив из 4 элементов. Если этого недостаточно, он удваивает размер, создавая новый массив, удваивая размер текущего и копируя в него текущий массив. В конце он выделяет новый массив количества ваших предметов. Если ваш запрос возвращает 129 элементов, то ToArray сделает 6 выделений и операций копирования памяти для создания массива из 256 элементов, а затем - еще один массив из 129 для возврата. так много для эффективности памяти.
ToList делает то же самое, но пропускает последнее распределение, так как вы можете добавлять элементы в будущем. Список не заботится, создан ли он из запроса linq или создан вручную.
для создания List лучше с памятью, но хуже с процессором, так как list - универсальное решение, каждое действие требует проверки диапазона в дополнение к внутренней проверке диапазона.net для массивов.
Поэтому, если вы будете повторять свой набор результатов слишком много раз, тогда массивы хороши, поскольку это означает меньше проверок диапазона, чем списки, а компиляторы обычно оптимизируют массивы для последовательного доступа.
Распределение инициализации списка может быть лучше, если вы укажете параметр емкости при его создании. В этом случае он будет выделять массив только один раз, при условии, что вы знаете размер результата. ToList из linq не указывает перегрузку для ее предоставления, поэтому мы должны создать наш метод расширения, который создает список с заданной емкостью, а затем использует List<>.AddRange,
Чтобы закончить этот ответ, я должен написать следующие предложения
- В конце концов, вы можете использовать ToArray или ToList, производительность не будет такой разной (см. Ответ @EMP).
- Вы используете C#. Если вам нужна производительность, не беспокойтесь о написании кода с высокой производительностью, а не о том, чтобы не писать код с плохой производительностью.
- Всегда ориентируйтесь на x64 для высокопроизводительного кода. AFAIK, x64 JIT основан на компиляторе C++ и выполняет некоторые забавные вещи, такие как оптимизация хвостовой рекурсии.
- С 4.5 вы также можете наслаждаться оптимизацией по профилю и многоядерным JIT.
- Наконец, вы можете использовать шаблон async/await для более быстрой обработки.
Это старый вопрос - но в интересах пользователей, которые сталкиваются с ним, существует также и альтернатива "Memoizing" для Enumerable - который приводит к кешированию и прекращению многократного перечисления оператора Linq, чем и является ToArray() и ToList() используются много, хотя атрибуты коллекции списка или массива никогда не используются.
Memoize доступен в библиотеке RX/System.Interactive и объясняется здесь: Больше LINQ с System.Interactive
(Из блога Барта де Смета, который настоятельно рекомендуется прочитать, если вы много работаете с Linq to Objects)
Одним из вариантов является добавление собственного метода расширения, который возвращает только для чтения ICollection<T>, Это может быть лучше, чем при использовании ToList или же ToArray когда вы не хотите использовать либо свойства индексации массива / списка, либо добавлять / удалять из списка.
public static class EnumerableExtension
{
/// <summary>
/// Causes immediate evaluation of the linq but only if required.
/// As it returns a readonly ICollection, is better than using ToList or ToArray
/// when you do not want to use the indexing properties of an IList, or add to the collection.
/// </summary>
/// <typeparam name="T"></typeparam>
/// <param name="enumerable"></param>
/// <returns>Readonly collection</returns>
public static ICollection<T> Evaluate<T>(this IEnumerable<T> enumerable)
{
//if it's already a readonly collection, use it
var collection = enumerable as ICollection<T>;
if ((collection != null) && collection.IsReadOnly)
{
return collection;
}
//or make a new collection
return enumerable.ToList().AsReadOnly();
}
}
Модульные тесты:
[TestClass]
public sealed class EvaluateLinqTests
{
[TestMethod]
public void EvalTest()
{
var list = new List<int> {1, 2, 3};
var linqResult = list.Select(i => i);
var linqResultEvaluated = list.Select(i => i).Evaluate();
list.Clear();
Assert.AreEqual(0, linqResult.Count());
//even though we have cleared the underlying list, the evaluated list does not change
Assert.AreEqual(3, linqResultEvaluated.Count());
}
[TestMethod]
public void DoesNotSaveCreatingListWhenHasListTest()
{
var list = new List<int> {1, 2, 3};
var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
//list is not readonly, so we expect a new list
Assert.AreNotSame(list, linqResultEvaluated);
}
[TestMethod]
public void SavesCreatingListWhenHasReadonlyListTest()
{
var list = new List<int> {1, 2, 3}.AsReadOnly();
var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
//list is readonly, so we don't expect a new list
Assert.AreSame(list, linqResultEvaluated);
}
[TestMethod]
public void SavesCreatingListWhenHasArrayTest()
{
var list = new[] {1, 2, 3};
var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
//arrays are readonly (wrt ICollection<T> interface), so we don't expect a new object
Assert.AreSame(list, linqResultEvaluated);
}
[TestMethod]
[ExpectedException(typeof (NotSupportedException))]
public void CantAddToResultTest()
{
var list = new List<int> {1, 2, 3};
var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
Assert.AreNotSame(list, linqResultEvaluated);
linqResultEvaluated.Add(4);
}
[TestMethod]
[ExpectedException(typeof (NotSupportedException))]
public void CantRemoveFromResultTest()
{
var list = new List<int> {1, 2, 3};
var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
Assert.AreNotSame(list, linqResultEvaluated);
linqResultEvaluated.Remove(1);
}
}
ToListAsync<T>() является предпочтительным.
В Entity Framework 6 оба метода в конечном итоге вызывают один и тот же внутренний метод, но ToArrayAsync<T>() звонки list.ToArray() в конце, который реализован как
T[] array = new T[_size];
Array.Copy(_items, 0, array, 0, _size);
return array;
Так ToArrayAsync<T>() имеет некоторые накладные расходы, тем самым ToListAsync<T>() является предпочтительным.
Старый вопрос, но новые вопросы всегда.
По словам источника System.Linq.Enumerable, ToList просто вернуть new List(source), в то время как ToArray использовать new Buffer<T>(source).ToArray() вернуть T[],
О распределении памяти:
Пока работает на IEnumerable<T> единственный объект, ToArray Выделите память еще раз, чем ToList, Но вам не нужно заботиться об этом в большинстве случаев, потому что GC будет выполнять сборку мусора при необходимости.
По поводу эффективного времени выполнения:
Те, кто задают этот вопрос, могут запустить следующий код на своей машине, и вы получите ответ.
class PersonC
{
public Guid uuid;
public string name;
public int age;
public bool sex;
public DateTime BirthDay;
public double weight;
}
struct PersonS
{
public Guid uuid;
public string name;
public int age;
public bool sex;
public DateTime BirthDay;
public double weight;
}
class PersonT<T> : IEnumerable<T>
{
private List<T> items;
public PersonT(IEnumerable<T> init)
{
items = new List<T>(init);
}
public IEnumerator<T> GetEnumerator() => items.GetEnumerator();
IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator() => items.GetEnumerator();
}
private IEnumerable<PersonC> C(int count)
{
for (var i = 0; i < count; ++i)
{
var guid = Guid.NewGuid();
var guidBytes = guid.ToByteArray(); //16 bytes
yield return new PersonC
{
uuid = guid,
name = guid.ToString(),
age = guidBytes[0] ^ guidBytes[7],
sex = guidBytes[14] % 2 == 0,
BirthDay = DateTime.Now.AddDays(-guidBytes[11] * 18),
weight = guidBytes[12] * 100
};
}
}
private IEnumerable<PersonS> S(int count)
{
for (var i = 0; i < count; ++i)
{
var guid = Guid.NewGuid();
var guidBytes = guid.ToByteArray(); //16 bytes
yield return new PersonS
{
uuid = guid,
name = guid.ToString(),
age = guidBytes[0] ^ guidBytes[7],
sex = guidBytes[14] % 2 == 0,
BirthDay = DateTime.Now.AddDays(-guidBytes[11] * 18),
weight = guidBytes[12] * 100
};
}
}
private void MakeLog(string test, List<long> log) =>
Console.WriteLine("{0} {1} ms -> [{2}]",
test,
log.Average(),
string.Join(", ", log)
);
private void Test1(int times, int count)
{
var test = Enumerable.Range(1, times).ToArray();
MakeLog("C.ToList", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = C(count).ToList();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
MakeLog("C.ToArray", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = C(count).ToArray();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
MakeLog("S.ToList", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = S(count).ToList();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
MakeLog("S.ToArray", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = S(count).ToArray();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
}
private void Test2(int times, int count)
{
var test = Enumerable.Range(1, times).ToArray();
var dataC1 = new PersonT<PersonC>(C(count));
var dataS1 = new PersonT<PersonS>(S(count));
MakeLog("C1.ToList", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = dataC1.ToList();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
MakeLog("C1.ToArray", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = dataC1.ToArray();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
MakeLog("S1.ToList", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = dataS1.ToList();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
MakeLog("S1.ToArray", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = dataS1.ToArray();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
}
private void Test3(int times, int count)
{
var test = Enumerable.Range(1, times).ToArray();
var dataC2 = (ICollection<PersonC>) new List<PersonC>(C(count));
var dataS2 = (ICollection<PersonS>) new List<PersonS>(S(count));
MakeLog("C2.ToList", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = dataC2.ToList();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
MakeLog("C2.ToArray", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = dataC2.ToArray();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
MakeLog("S2.ToList", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = dataS2.ToList();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
MakeLog("S2.ToArray", test.Select(o =>
{
var sw = new Stopwatch();
GC.Collect();
sw.Start();
var ret = dataS2.ToArray();
sw.Stop();
return sw.ElapsedMilliseconds;
}).ToList());
}
private void TestMain()
{
const int times = 100;
const int count = 1_000_000 + 1;
Test1(times, count);
Test2(times, count);
Test3(times, count);
}
Я получил эти результаты на моей машине:
Группа 1:
C.ToList 761.79 ms -> [775, 755, 759, 759, 756, 759, 765, 750, 757, 762, 759, 754, 757, 753, 763, 753, 759, 756, 768, 754, 763, 757, 757, 777, 780, 758, 754, 758, 762, 754, 758, 757, 763, 758, 760, 754, 761, 755, 764, 847, 952, 755, 747, 763, 760, 758, 754, 763, 761, 758, 750, 764, 757, 763, 762, 756, 753, 759, 759, 757, 758, 779, 765, 760, 760, 756, 760, 756, 755, 764, 759, 753, 757, 760, 752, 764, 758, 760, 758, 760, 755, 761, 751, 753, 761, 762, 761, 758, 759, 752, 765, 756, 760, 755, 757, 753, 760, 751, 755, 779]
C.ToArray 782.56 ms -> [783, 774, 771, 771, 773, 774, 775, 775, 772, 770, 771, 774, 771, 1023, 975, 772, 767, 776, 771, 779, 772, 779, 775, 771, 775, 773, 775, 771, 765, 774, 770, 781, 772, 771, 781, 762, 817, 770, 775, 779, 769, 774, 763, 775, 777, 769, 777, 772, 775, 778, 775, 771, 770, 774, 772, 769, 772, 769, 774, 775, 768, 775, 769, 774, 771, 776, 774, 773, 778, 769, 778, 767, 770, 787, 783, 779, 771, 768, 805, 780, 779, 767, 773, 771, 773, 785, 1044, 853, 775, 774, 775, 771, 770, 769, 770, 776, 770, 780, 821, 770]
S.ToList 704.2 ms -> [687, 702, 709, 691, 694, 710, 696, 698, 700, 694, 701, 719, 706, 694, 702, 699, 699, 703, 704, 701, 703, 705, 697, 707, 691, 697, 707, 692, 721, 698, 695, 700, 704, 700, 701, 710, 700, 705, 697, 711, 694, 700, 695, 698, 701, 692, 696, 702, 690, 699, 708, 700, 703, 714, 701, 697, 700, 699, 694, 701, 697, 696, 699, 694, 709, 1068, 690, 706, 699, 699, 695, 708, 695, 704, 704, 700, 695, 704, 695, 696, 702, 700, 710, 708, 693, 697, 702, 694, 700, 706, 699, 695, 706, 714, 704, 700, 695, 697, 707, 704]
S.ToArray 742.5 ms -> [742, 743, 733, 745, 741, 724, 738, 745, 728, 732, 740, 727, 739, 740, 726, 744, 758, 732, 744, 745, 730, 739, 738, 723, 745, 757, 729, 741, 736, 724, 744, 756, 739, 766, 737, 725, 741, 742, 736, 748, 742, 721, 746, 1043, 806, 747, 731, 727, 742, 742, 726, 738, 746, 727, 739, 743, 730, 744, 753, 741, 739, 746, 728, 740, 744, 734, 734, 738, 731, 747, 736, 731, 765, 735, 726, 740, 743, 730, 746, 742, 725, 731, 757, 734, 738, 741, 732, 747, 744, 721, 742, 741, 727, 745, 740, 730, 747, 760, 737, 740]
C1.ToList 32.34 ms -> [35, 31, 31, 31, 32, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 33, 32, 31, 31, 31, 31, 30, 32, 31, 31, 31, 31, 32, 30, 31, 31, 31, 30, 32, 31, 31, 31, 36, 31, 31, 31, 32, 30, 31, 32, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 31, 31, 31, 31, 33, 32, 31, 32, 31, 31, 33, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 31, 32, 31, 34, 38, 68, 42, 79, 33, 31, 31, 31, 31, 31, 30, 30, 30, 30, 31, 31, 31, 31, 32, 31, 32, 31, 31, 31, 32, 33, 33, 31, 31]
C1.ToArray 56.32 ms -> [57, 56, 59, 54, 54, 55, 56, 57, 54, 54, 55, 55, 57, 56, 59, 57, 56, 58, 56, 56, 54, 56, 57, 55, 55, 55, 57, 58, 57, 58, 55, 55, 56, 55, 57, 56, 56, 59, 56, 56, 56, 56, 58, 56, 57, 56, 56, 57, 56, 55, 56, 56, 56, 59, 56, 56, 56, 55, 55, 54, 55, 54, 57, 56, 56, 56, 55, 55, 56, 56, 56, 59, 56, 56, 57, 56, 57, 56, 56, 56, 56, 62, 55, 56, 56, 56, 69, 57, 58, 56, 57, 58, 56, 57, 56, 56, 56, 56, 56, 56]
S1.ToList 88.69 ms -> [96, 90, 90, 89, 91, 88, 89, 90, 96, 89, 89, 89, 90, 90, 90, 89, 90, 90, 89, 90, 89, 91, 89, 91, 89, 91, 89, 90, 90, 89, 87, 88, 87, 88, 87, 87, 87, 87, 88, 88, 87, 87, 89, 87, 87, 87, 91, 88, 87, 86, 89, 87, 90, 89, 89, 90, 89, 87, 87, 87, 86, 87, 88, 90, 88, 87, 87, 92, 87, 87, 88, 88, 88, 86, 86, 87, 88, 87, 87, 87, 89, 87, 89, 87, 90, 89, 89, 89, 91, 89, 90, 89, 90, 88, 90, 90, 90, 88, 89, 89]
S1.ToArray 143.26 ms -> [130, 129, 130, 131, 133, 130, 131, 130, 135, 137, 130, 136, 132, 131, 130, 131, 132, 130, 132, 136, 130, 131, 157, 153, 194, 364, 176, 189, 203, 194, 189, 192, 183, 140, 142, 147, 145, 134, 159, 158, 142, 167, 130, 143, 145, 144, 160, 154, 156, 153, 153, 164, 142, 145, 137, 134, 145, 143, 142, 135, 133, 133, 135, 134, 134, 139, 139, 133, 134, 141, 133, 132, 133, 132, 133, 131, 135, 132, 133, 132, 128, 128, 130, 132, 129, 129, 129, 129, 129, 128, 134, 129, 129, 129, 129, 128, 128, 137, 130, 131]
C2.ToList 3.25 ms -> [5, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3]
C2.ToArray 3.37 ms -> [4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 9, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3]
S2.ToList 37.72 ms -> [38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 40, 38, 38, 39, 39, 38, 38, 38, 38, 37, 37, 37, 37, 39, 37, 37, 39, 38, 37, 37, 37, 37, 39, 38, 37, 37, 38, 37, 38, 37, 37, 38, 37, 37, 37, 38, 37, 37, 36, 37, 38, 37, 39, 37, 39, 38, 37, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 37, 38, 38, 38, 38, 38, 37, 38, 37, 37, 38, 37, 37, 39, 41, 37, 38, 38, 37, 37, 37, 37, 38, 37, 37, 37, 40, 37, 37, 37, 37, 39, 38]
S2.ToArray 38.86 ms -> [39, 37, 39, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 39, 38, 38, 38, 39, 37, 38, 38, 38, 38, 38, 37, 37, 38, 37, 37, 38, 38, 40, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 39, 38, 38, 39, 38, 38, 40, 38, 39, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 39, 39, 37, 38, 38, 39, 71, 78, 37, 37, 37, 39, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 38]
Group2:
C.ToList 756.81 ms
C.ToArray 774.21 ms
S.ToList 709.7 ms
S.ToArray 753.51 ms
C1.ToList 32.06 ms
C1.ToArray 56.58 ms
S1.ToList 89.43 ms
S1.ToArray 132.85 ms
C2.ToList 3.45 ms
C2.ToArray 3.36 ms
S2.ToList 41.43 ms
S2.ToArray 40.84 ms
Group3:
C.ToList 756.64 ms
C.ToArray 771.56 ms
S.ToList 705.42 ms
S.ToArray 749.59 ms
C1.ToList 31.45 ms
C1.ToArray 57.03 ms
S1.ToList 91.26 ms
S1.ToArray 129.77 ms
C2.ToList 3.26 ms
C2.ToArray 3.29 ms
S2.ToList 41.57 ms
S2.ToArray 40.69 ms
Group4:
C.ToList 729.65 ms -> [749, 730, 721, 719, 723, 743, 721, 724, 727, 722, 716, 725, 723, 726, 718, 722, 731, 722, 723, 725, 723, 722, 728, 726, 728, 718, 726, 1088, 788, 737, 729, 710, 730, 728, 717, 723, 728, 721, 722, 728, 722, 736, 723, 729, 732, 724, 726, 727, 728, 728, 726, 726, 725, 727, 725, 728, 728, 718, 724, 725, 726, 724, 726, 729, 727, 722, 722, 725, 725, 728, 724, 727, 738, 717, 726, 723, 725, 725, 727, 724, 720, 726, 726, 723, 727, 730, 723, 721, 725, 727, 727, 733, 720, 722, 722, 725, 722, 725, 728, 726]
C.ToArray 788.36 ms -> [748, 740, 742, 797, 1090, 774, 781, 787, 784, 786, 786, 782, 781, 781, 784, 783, 783, 781, 783, 787, 783, 784, 775, 789, 784, 785, 778, 774, 781, 783, 786, 781, 780, 788, 778, 785, 777, 781, 786, 782, 781, 787, 782, 787, 784, 773, 783, 782, 781, 777, 783, 781, 785, 788, 777, 776, 784, 784, 783, 789, 778, 781, 791, 768, 779, 783, 781, 787, 786, 781, 784, 781, 785, 781, 780, 809, 1155, 780, 790, 789, 783, 776, 785, 783, 786, 787, 782, 782, 787, 777, 779, 784, 783, 776, 786, 775, 782, 779, 784, 784]
S.ToList 705.54 ms -> [690, 705, 709, 708, 702, 707, 703, 696, 703, 702, 700, 703, 700, 707, 705, 699, 697, 703, 695, 698, 707, 697, 711, 710, 699, 700, 708, 707, 693, 710, 704, 691, 702, 700, 703, 700, 705, 700, 703, 695, 709, 705, 698, 699, 709, 700, 699, 704, 691, 705, 703, 700, 708, 1048, 710, 706, 706, 692, 702, 705, 695, 701, 710, 697, 698, 706, 705, 707, 707, 695, 698, 704, 698, 699, 705, 698, 703, 702, 701, 697, 702, 702, 704, 703, 699, 707, 703, 705, 701, 717, 698, 695, 713, 696, 708, 705, 697, 699, 700, 698]
S.ToArray 745.01 ms -> [751, 743, 727, 734, 736, 745, 739, 750, 739, 750, 758, 739, 744, 738, 730, 744, 745, 739, 744, 750, 733, 735, 743, 731, 749, 748, 727, 746, 749, 731, 737, 803, 1059, 756, 769, 748, 740, 745, 741, 746, 749, 732, 741, 742, 732, 744, 746, 737, 742, 739, 733, 744, 741, 729, 746, 760, 725, 741, 764, 739, 750, 751, 727, 745, 738, 727, 735, 741, 720, 736, 740, 733, 741, 746, 731, 749, 756, 740, 738, 736, 732, 741, 741, 733, 741, 744, 736, 742, 742, 735, 743, 746, 729, 748, 765, 743, 734, 742, 728, 749]
C1.ToList 32.27 ms -> [36, 31, 31, 32, 31, 32, 31, 30, 32, 30, 30, 30, 34, 32, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 38, 51, 68, 57, 35, 30, 31, 31, 30, 30, 33, 30, 31, 34, 31, 34, 32, 31, 31, 31, 31, 32, 30, 30, 31, 30, 31, 31, 32, 31, 31, 31, 32, 31, 31, 31, 32, 31, 33, 31, 31, 32, 30, 30, 30, 30, 30, 33, 30, 33, 32, 31, 30, 31, 31, 32, 32, 31, 35, 31, 34, 31, 31, 32, 31, 31, 32, 31, 32, 31, 31, 35, 31, 31, 31, 31, 31, 32]
C1.ToArray 56.72 ms -> [58, 56, 57, 57, 59, 58, 58, 57, 56, 59, 57, 55, 55, 54, 56, 55, 56, 56, 57, 59, 56, 55, 58, 56, 55, 55, 55, 55, 58, 58, 55, 57, 57, 56, 57, 57, 57, 57, 59, 59, 56, 57, 56, 57, 57, 56, 57, 59, 58, 56, 57, 57, 57, 58, 56, 56, 59, 56, 59, 57, 57, 57, 57, 59, 57, 56, 57, 56, 58, 56, 57, 56, 57, 59, 55, 58, 55, 55, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 56, 57, 56, 56, 57, 56, 56, 57, 58, 57, 57, 57, 57, 57]
S1.ToList 90.72 ms -> [95, 90, 90, 89, 89, 89, 91, 89, 89, 87, 91, 89, 89, 89, 91, 89, 89, 89, 90, 89, 89, 90, 88, 89, 88, 90, 89, 90, 89, 89, 90, 90, 89, 89, 90, 91, 89, 91, 89, 90, 89, 89, 90, 91, 89, 89, 89, 89, 89, 89, 90, 89, 89, 89, 90, 89, 90, 89, 91, 89, 90, 89, 90, 89, 90, 89, 96, 89, 90, 89, 89, 89, 89, 89, 90, 89, 89, 89, 90, 87, 89, 90, 90, 91, 89, 91, 89, 89, 90, 91, 90, 89, 93, 144, 149, 90, 90, 89, 89, 89]
S1.ToArray 131.4 ms -> [130, 128, 127, 134, 129, 129, 130, 136, 131, 130, 132, 132, 133, 131, 132, 131, 133, 132, 130, 131, 132, 131, 130, 133, 133, 130, 130, 131, 131, 131, 132, 134, 131, 131, 132, 131, 132, 131, 134, 131, 131, 130, 131, 131, 130, 132, 129, 131, 131, 131, 132, 131, 133, 134, 131, 131, 132, 132, 131, 133, 131, 131, 130, 133, 131, 130, 134, 132, 131, 132, 132, 131, 131, 134, 131, 131, 132, 132, 131, 130, 138, 130, 130, 131, 132, 132, 130, 134, 131, 131, 132, 131, 130, 132, 133, 131, 131, 131, 130, 131]
C2.ToList 3.21 ms -> [4, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3]
C2.ToArray 3.22 ms -> [4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 5, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4]
S2.ToList 41.46 ms -> [42, 40, 41, 40, 42, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 41, 40, 40, 41, 40, 40, 40, 39, 41, 41, 39, 40, 40, 43, 40, 39, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 41, 40, 40, 40, 43, 40, 43, 75, 76, 47, 39, 40, 40, 40, 40, 42, 40, 41, 40, 40, 40, 44, 41, 40, 42, 42, 40, 41, 41, 41, 41, 41, 40, 41, 41, 41, 41, 42, 41, 40, 41, 41, 42, 42, 41, 40, 41, 41, 41, 41, 41, 40, 42, 40, 42, 41, 41, 41, 43, 41, 41, 41, 41, 42, 41]
S2.ToArray 41.14 ms -> [42, 41, 41, 40, 40, 40, 40, 41, 41, 42, 41, 42, 41, 41, 41, 42, 41, 41, 42, 41, 41, 41, 41, 41, 42, 40, 41, 40, 42, 40, 42, 41, 40, 42, 41, 41, 43, 42, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 40, 40, 41, 41, 41, 40, 42, 41, 41, 41, 41, 41, 40, 41, 41, 42, 41, 41, 41, 42, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 42, 42, 42, 41, 45, 46, 41, 40, 41, 41, 42, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 40, 41, 43, 40, 40, 40, 40, 43, 41]
Group5:
C.ToList 757.06 ms -> [770, 752, 752, 751, 778, 763, 761, 763, 747, 758, 748, 747, 754, 749, 752, 753, 756, 762, 750, 753, 756, 749, 755, 757, 755, 756, 755, 744, 753, 758, 747, 751, 759, 751, 761, 755, 746, 752, 752, 749, 746, 752, 753, 755, 752, 755, 754, 754, 966, 937, 749, 759, 748, 747, 754, 749, 755, 750, 746, 754, 757, 752, 753, 745, 758, 755, 761, 753, 751, 755, 755, 752, 746, 756, 755, 746, 742, 751, 751, 749, 752, 751, 756, 756, 755, 742, 749, 754, 749, 756, 753, 751, 754, 752, 751, 754, 753, 749, 755, 756]
C.ToArray 772.8 ms -> [766, 772, 755, 763, 758, 767, 763, 762, 761, 768, 769, 763, 770, 757, 765, 760, 766, 759, 764, 761, 760, 777, 1102, 881, 759, 765, 758, 762, 772, 761, 758, 757, 765, 769, 769, 761, 762, 762, 763, 760, 770, 764, 760, 768, 758, 766, 763, 770, 769, 761, 764, 761, 761, 767, 761, 762, 764, 757, 765, 766, 767, 771, 753, 762, 769, 768, 759, 764, 764, 760, 763, 763, 763, 763, 763, 767, 761, 771, 760, 765, 760, 758, 768, 770, 751, 771, 767, 771, 765, 763, 760, 765, 765, 769, 767, 767, 1193, 774, 767, 764]
S.ToList 704.73 ms -> [682, 708, 705, 699, 705, 704, 695, 703, 702, 699, 701, 708, 699, 702, 703, 701, 701, 699, 701, 707, 707, 700, 701, 705, 700, 697, 706, 702, 701, 706, 699, 692, 702, 697, 707, 704, 697, 698, 699, 699, 702, 703, 698, 697, 702, 703, 702, 704, 694, 697, 707, 695, 711, 710, 700, 693, 703, 699, 699, 706, 698, 701, 703, 704, 698, 706, 700, 704, 701, 699, 702, 705, 694, 698, 709, 736, 1053, 704, 694, 700, 698, 696, 701, 700, 700, 706, 706, 692, 698, 707, 703, 695, 703, 699, 694, 708, 695, 694, 706, 695]
S.ToArray 744.17 ms -> [746, 740, 725, 740, 739, 731, 746, 760, 735, 738, 740, 734, 744, 748, 737, 744, 745, 727, 736, 738, 728, 743, 745, 735, 748, 760, 739, 748, 762, 742, 741, 747, 733, 746, 758, 742, 742, 741, 724, 744, 747, 727, 740, 740, 729, 742, 757, 741, 740, 742, 726, 739, 746, 1133, 749, 737, 730, 740, 747, 733, 747, 752, 731, 747, 742, 730, 741, 749, 731, 749, 743, 730, 747, 742, 731, 737, 745, 734, 739, 735, 727, 743, 752, 731, 744, 742, 729, 740, 746, 731, 739, 746, 733, 745, 743, 733, 739, 742, 727, 737]
C1.ToList 31.71 ms -> [35, 32, 32, 30, 31, 33, 31, 32, 32, 31, 31, 32, 32, 33, 32, 31, 31, 32, 31, 32, 32, 32, 31, 32, 33, 32, 31, 31, 31, 32, 31, 34, 31, 31, 32, 33, 32, 32, 31, 32, 34, 32, 31, 32, 33, 31, 32, 32, 31, 32, 32, 32, 32, 32, 32, 31, 31, 32, 31, 33, 30, 31, 32, 30, 30, 33, 32, 32, 34, 31, 31, 31, 31, 32, 31, 31, 31, 31, 32, 31, 31, 33, 31, 32, 32, 32, 33, 32, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 32, 33, 32, 31, 31, 32]
C1.ToArray 59.53 ms -> [63, 57, 58, 58, 57, 59, 59, 57, 60, 131, 127, 67, 58, 56, 59, 56, 57, 58, 58, 58, 57, 59, 60, 57, 57, 59, 60, 57, 57, 57, 58, 58, 58, 58, 57, 57, 61, 57, 58, 57, 57, 57, 57, 57, 58, 58, 58, 58, 57, 58, 59, 57, 58, 57, 57, 59, 58, 58, 59, 57, 59, 57, 56, 56, 59, 56, 56, 59, 57, 58, 58, 58, 57, 58, 59, 59, 58, 57, 58, 62, 65, 57, 57, 57, 58, 60, 59, 58, 59, 57, 58, 57, 58, 59, 58, 58, 58, 59, 60, 58]
S1.ToList 82.78 ms -> [87, 82, 83, 83, 82, 82, 83, 84, 82, 83, 84, 84, 84, 82, 82, 84, 82, 84, 83, 84, 82, 82, 82, 81, 83, 83, 83, 84, 84, 82, 82, 83, 83, 83, 82, 83, 85, 83, 82, 82, 84, 82, 82, 83, 83, 83, 82, 82, 82, 83, 82, 83, 82, 84, 82, 83, 82, 83, 82, 82, 82, 84, 82, 83, 82, 82, 86, 83, 83, 82, 83, 83, 83, 82, 84, 82, 83, 81, 82, 82, 82, 82, 83, 83, 83, 82, 83, 84, 83, 82, 83, 83, 83, 82, 83, 84, 82, 82, 83, 83]
S1.ToArray 122.3 ms -> [122, 119, 119, 120, 119, 120, 120, 121, 119, 119, 122, 120, 120, 120, 122, 120, 123, 120, 120, 120, 121, 123, 120, 120, 120, 121, 120, 121, 122, 120, 123, 119, 121, 118, 121, 120, 120, 120, 119, 124, 119, 121, 119, 120, 120, 120, 120, 120, 122, 121, 123, 230, 203, 123, 119, 119, 122, 119, 120, 120, 120, 122, 120, 121, 120, 121, 120, 121, 120, 121, 120, 120, 120, 121, 122, 121, 123, 119, 119, 119, 119, 121, 120, 120, 120, 122, 121, 122, 119, 120, 120, 121, 121, 120, 121, 120, 121, 118, 118, 118]
C2.ToList 3.43 ms -> [5, 3, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 6, 4, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3]
C2.ToArray 3.48 ms -> [3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 3, 4, 4, 4, 4, 3]
S2.ToList 41.47 ms -> [41, 41, 49, 67, 82, 41, 41, 40, 40, 40, 40, 40, 41, 40, 40, 40, 40, 40, 41, 40, 42, 42, 40, 40, 41, 41, 41, 40, 41, 40, 41, 40, 41, 40, 42, 41, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 40, 41, 41, 41, 41, 41, 42, 41, 41, 41, 42, 40, 41, 40, 40, 40, 42, 40, 41, 42, 41, 42, 41, 42, 40, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 41, 40, 41, 40, 41, 41, 41, 40, 41, 41, 40, 40, 41, 41, 41, 41, 41, 43, 40, 40, 41, 42, 41]
S2.ToArray 40.62 ms -> [42, 41, 44, 40, 40, 40, 40, 41, 41, 40, 41, 41, 41, 40, 41, 41, 40, 41, 41, 40, 41, 40, 40, 41, 42, 41, 41, 41, 40, 40, 40, 40, 40, 41, 41, 42, 40, 41, 41, 41, 41, 41, 40, 42, 40, 40, 41, 41, 41, 40, 41, 40, 40, 40, 40, 40, 41, 40, 40, 41, 40, 40, 40, 40, 41, 40, 41, 41, 41, 40, 41, 41, 40, 41, 40, 41, 42, 40, 41, 41, 42, 41, 41, 40, 41, 40, 41, 40, 41, 41, 40, 40, 40, 41, 41, 40, 40, 40, 40, 40]
Из-за ограничения на количество символов в ответе stackru образцы списков Group2 и Group3 опущены.
Как вы можете видеть, это действительно не важно использовать ToList или же ToArry в большинстве случаев.
При обработке вычисляется время выполнения IEnumerable<T> объекты, если нагрузка, вызванная вычислением, тяжелее, чем выделение памяти и операции копирования ToList а также ToArray несоответствие незначительное (C.ToList vs C.ToArray а также S.ToList vs S.ToArray).
Разница может наблюдаться только на не-рассчитанных во время выполнения IEnumerable<T> только объекты (C1.ToList vs C1.ToArray а также S1.ToList vs S1.ToArray). Но абсолютная разница (<60 мс) все еще приемлема для одного миллиона маленьких объектов. IEnumerable<T>, На самом деле, разница определяется реализацией Enumerator<T> из IEnumerable<T>, Так что, если ваша программа действительно очень чувствительна к этому, вы должны профиль, профиль, профиль! Наконец, вы, вероятно, обнаружите, что узкое место не ToList или же ToArray, но деталь перечислителей.
И, результат C2.ToList vs C2.ToArray а также S2.ToList vs S2.ToArray показывает, что вам действительно не нужно заботиться ToList или же ToArray на не во время выполнения рассчитывается ICollection<T> объекты.
Конечно, это всего лишь результаты на моей машине, фактическое время выполнения этих операций на разных машинах не будет одинаковым, вы можете узнать на своей машине, используя приведенный выше код.
Единственная причина, по которой вам нужно сделать выбор, заключается в том, что List<T> или же T[], как описано в ответе @Jeppe Стиг Нильсен.
Для тех, кто заинтересован в использовании этого результата в другом Linq-to-sql, таких как
from q in context.MyTable
where myListOrArray.Contains(q.someID)
select q;
тогда генерируемый SQL будет одинаковым независимо от того, использовали ли вы List или Array для myListOrArray. Теперь я знаю, что некоторые могут спросить, почему даже перечислять перед этим оператором, но есть разница между SQL, сгенерированным из IQueryable vs (List или Array).
Я проверил результаты через Benchmark.Net и кажется, что ToArray немного быстрее, чем ToList в net6.
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Collections;
using BenchmarkDotNet.Attributes;
using BenchmarkDotNet.Running;
using System.Linq;
public class Program
{
public static void Main()
{
var summary = BenchmarkRunner.Run<Test>();
}
public class Test{
[Benchmark]
public List<string> ListTest() => new MyEnumerable().ToList();
[Benchmark]
public string[] ArrayTest() => new MyEnumerable().ToArray();
}
public class MyEnumerator : IEnumerator<string> {
int counter = 0;
string IEnumerator<string>.Current => counter.ToString();
object IEnumerator.Current => counter;
public bool MoveNext() {
counter++;
return counter < 10000
}
public void Reset() => counter = 0;
public void Dispose() {}
}
public class MyEnumerable: IEnumerable<string> {
IEnumerator<string> enumerator = new MyEnumerator();
IEnumerator<string> IEnumerable<string>.GetEnumerator() => enumerator;
IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator() => enumerator;
}
}