C# 数据结构（开发人员如何使用）

数组：数据组织的基础

数组是 C# 中最基本和广泛使用的数据结构之一。 它们在连续的内存位置上存储相同数据类型的元素，允许通过索引高效地访问元素。 数组非常适合元素数量事先已知且不变的情况。

int[] numbers = new int[5] {1, 2, 3, 4, 5};

int[] numbers = new int[5] {1, 2, 3, 4, 5};

通过索引访问元素，数组使得数据检索变得简单，初始项位于索引 0 处。例如，numbers[0] 将访问 numbers 数组的第一个元素，该元素是 1。

列表：动态数据集合

与数组不同，C# 中的列表提供动态调整大小，使其适合元素数量可能随时间变化的场景。C# 支持各种数据类型，通过像列表这样的数据结构，允许类型安全的存储。

List<int> numbers = new List<int> {1, 2, 3, 4, 5};
numbers.Add(6); // Adds a new element to the list

List<int> numbers = new List<int> {1, 2, 3, 4, 5};
numbers.Add(6); // Adds a new element to the list

列表用途广泛，允许您自由添加、删除和访问元素，而无需关心底层数据大小。

字典：键值关联

字典以键值对的形式存储关联，使其非常适合需要根据唯一键访问值的情况。 这在管理用户会话、配置或任何需要按键查找的场景中特别有用。

Dictionary<string, int> ages = new Dictionary<string, int>();
ages.Add("Alice", 30);
ages.Add("Bob", 25);

Dictionary<string, int> ages = new Dictionary<string, int>();
ages.Add("Alice", 30);
ages.Add("Bob", 25);

在这个示例中，每个人的名字都与他们的年龄相关联，可以快速根据名字访问个人的年龄。

栈和队列：管理集合

栈按照后进先出（LIFO）的原则运行，使其非常适合需要首先访问最近添加元素的集合管理，如撤销机制或任务调度系统。

Stack<string> books = new Stack<string>();
books.Push("Book 1");
books.Push("Book 2");
string lastAddedBook = books.Pop(); // Removes and returns "Book 2"

Stack<string> books = new Stack<string>();
books.Push("Book 1");
books.Push("Book 2");
string lastAddedBook = books.Pop(); // Removes and returns "Book 2"

另一方面，队列按照先进先出（FIFO）的原则运行。 它们在如打印机任务调度或处理客户服务请求等场景中非常有用。

Queue<string> customers = new Queue<string>();
customers.Enqueue("Customer 1");
customers.Enqueue("Customer 2");
string firstCustomer = customers.Dequeue(); // Removes and returns "Customer 1"

Queue<string> customers = new Queue<string>();
customers.Enqueue("Customer 1");
customers.Enqueue("Customer 2");
string firstCustomer = customers.Dequeue(); // Removes and returns "Customer 1"

链表：自定义数据结构

链表由包含数据和对序列中下一个节点的引用的节点组成，允许高效插入和删除元素。 它们在需要频繁操作个别元素的应用程序中特别有用，如社交媒体应用程序中的联系人列表。

public class Node
{
    public int data;
    public Node next;
    public Node(int d) { data = d; next = null; }
}

public class LinkedList
{
    public Node head;

    // Adds a new node with the given data at the head of the list
    public void Add(int data)
    {
        Node newNode = new Node(data);
        newNode.next = head;
        head = newNode;
    }

    // Displays the data for each node in the list
    public void Display()
    {
        Node current = head;
        while (current != null)
        {
            Console.WriteLine(current.data);
            current = current.next;
        }
    }
}

public class Node
{
    public int data;
    public Node next;
    public Node(int d) { data = d; next = null; }
}

public class LinkedList
{
    public Node head;

    // Adds a new node with the given data at the head of the list
    public void Add(int data)
    {
        Node newNode = new Node(data);
        newNode.next = head;
        head = newNode;
    }

    // Displays the data for each node in the list
    public void Display()
    {
        Node current = head;
        while (current != null)
        {
            Console.WriteLine(current.data);
            current = current.next;
        }
    }
}

树和图：复杂数据结构

树，如二叉树，以层次结构组织数据，允许高效地执行搜索、插入和删除等操作。 例如，二叉树在实现二叉搜索和广度优先搜索等算法中是基础。

图，由节点（顶点）和边（连接）组成，用于表示网络，如社交图或交通图。 树和图在解决涉及层次数据或网络关系的复杂问题中都很重要。

选择数据结构的标准

1.操作复杂度：考虑你需要多快地执行常见操作。 例如，如果需要根据键频繁访问元素，那么哈希表（在 C# 中实现为 Dictionary）可能是最有效的选择。 2.内存效率：评估数据结构消耗多少内存，尤其是在处理大量数据时。 链表等结构在某些操作中可能比数组更节省内存，因为它们没有为未使用的元素分配内存。 3.易于实现：某些数据结构可能为您的特定用例提供更直接的实现方式。 例如，如果您需要频繁地仅从一端添加和删除元素，那么 栈 或 队列 比 链表 使用起来更简单易懂。 4.数据大小和可扩展性：考虑您的数据大小是固定的还是动态的。 数组非常适合固定大小的数据集合，而列表或链表更适合需要动态增长或缩小的数据集合。

示例：从数据列表生成 PDF

想象一个需要从客户姓名和电子邮件列表生成报告的场景。 首先，您将在自定义类 Customer 的 List 中构建您的数据，然后使用 IronPDF 从此列表创建一个 PDF 文档。

using IronPdf;
using System.Collections.Generic;

// Define a customer class with properties for name and email
public class Customer
{
    public string Name { get; set; }
    public string Email { get; set; }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Set your IronPDF license key here. Replace "License-Key" with your actual key
        License.LicenseKey = "License-Key";

        // Create a list of customers
        List<Customer> customers = new List<Customer>
        {
            new Customer { Name = "Alice Johnson", Email = "alice@example.com" },
            new Customer { Name = "Bob Smith", Email = "bob@example.com" }
        };

        // Initialize the HTML to PDF converter
        var renderer = new ChromePdfRenderer();

        // Generate HTML content from the list of customers
        var htmlContent = "<h1>Customer List</h1><ul>";
        foreach (var customer in customers)
        {
            htmlContent += $"<li>{customer.Name} - {customer.Email}</li>";
        }
        htmlContent += "</ul>";

        // Convert HTML to PDF
        var pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(htmlContent);

        // Save the PDF document
        pdf.SaveAs("CustomerList.pdf");
    }
}

using IronPdf;
using System.Collections.Generic;

// Define a customer class with properties for name and email
public class Customer
{
    public string Name { get; set; }
    public string Email { get; set; }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // Set your IronPDF license key here. Replace "License-Key" with your actual key
        License.LicenseKey = "License-Key";

        // Create a list of customers
        List<Customer> customers = new List<Customer>
        {
            new Customer { Name = "Alice Johnson", Email = "alice@example.com" },
            new Customer { Name = "Bob Smith", Email = "bob@example.com" }
        };

        // Initialize the HTML to PDF converter
        var renderer = new ChromePdfRenderer();

        // Generate HTML content from the list of customers
        var htmlContent = "<h1>Customer List</h1><ul>";
        foreach (var customer in customers)
        {
            htmlContent += $"<li>{customer.Name} - {customer.Email}</li>";
        }
        htmlContent += "</ul>";

        // Convert HTML to PDF
        var pdf = renderer.RenderHtmlAsPdf(htmlContent);

        // Save the PDF document
        pdf.SaveAs("CustomerList.pdf");
    }
}

在这个例子中，IronPDF 与 List数据结构密切配合，演示了该库将结构化 C# 数据转换为专业质量的 PDF 文档的能力。