C#Dictionary为什么不用红黑树处理hash冲突

常见错误：“Dictionary也是2倍容量扩容”，“初始容量可以是2，4”。

网上介绍C# 的Dictionary很多都是不准确或是错误的，直接看源码或是本地Debug是最简单直接的方式。

Dictionary初始化使用质数容量保证hash分散，Hashmap容量使用2的幂为了快速取余。

扩容时的容量，Dictionary在*2倍扩容后会在给出的质数里找更大的质数，比如初始容量3，扩容时会 3 * 2然后找到比6大的质数7，之后容量定为7。

如何解决Hash冲突

哈希冲突是指不同的键值映射到哈希表的同一个位置上，这会导致查找和插入操作的性能降低。常见的解决哈希冲突的方法有以下几种：

1. 链地址法：将哈希表中每个位置视为一个桶，如果发生哈希冲突，就将冲突的元素添加到该位置对应的桶中。这种方法需要在每个桶中维护一个链表或其他数据结构来存储冲突的元素。链地址法相对简单，但是需要额外的内存来存储链表。
2. 开放地址法：如果发生哈希冲突，就从当前位置开始依次探查下一个位置，直到找到一个空位置。探查的方法可以是线性探查、二次探查、双重哈希等。开放地址法不需要额外的内存来存储链表，但是在负载因子较高时，容易产生聚集效应，导致性能下降。
3. 建立公共溢出区：将哈希表中所有的冲突元素都放到一个公共的溢出区中，当发生冲突时，就将冲突元素存放在溢出区中。这种方法的优点是实现简单，但是需要额外的空间来存储溢出区。

在实际使用中，需要根据具体的场景和数据特点来选择合适的解决哈希冲突的方法。例如，如果数据量较大且分布较为均匀，可以选择开放地址法；如果数据量较小或者分布较为集中，可以选择链地址法或建立公共溢出区。同时，还可以通过调整哈希表的大小和负载因子来进一步优化。

C#Dictionary为什么不用红黑树处理hash冲突

java引入红黑树是为了避免hash冲突太多，导致变成O(n)查找。

Dictionary容量是质数，取模更均匀分散，底层用Entry数组连续存储，CPU缓存命中率高。

.NET的Dictionary参考源码

.NET Framework的Dictionary参考源码