1、Dictionary的查询速度很快，而且初始化后的Dictionary，的确很方便使用，于是开始挖掘出丰富的使用场景。甚至有网友将17万行Excel数据全部初始化到Dictionary中，每行新建1个Dictionary实例，所有行再嵌入到1个汇总Dictionary中，然后17万个Dictionary后，不让新建开始报错了。
2、通过内嵌Dictionary/Collection对象，的确可以构建出复杂的数据结构，用于应对复杂的数据场景。但像上例那样蛮用，很难体验这货的丝滑。究其原因就在于，没有了解清楚Dictionary本身的一些特性。
3、Dictionary内部是采用怎样的算法？结构又是怎样的？什么场景更适合？官方几乎没有透露相关信息。那么本篇，将简单地给大家介绍介绍，希望以后不要滥用Dictionary。
不难知道Dictionary内部核心就是HashTable，Hash故名思议就是信息摘要，将1个不定长度的信息，通过算法映射为固定长度的整数。Dictionary查询速度很快，其实查询使用的并非Key本身，而是其Hash值。而HashTable的算法核心，就是将这些Hash值再映射为数组的索引，最后通过索引进行查询。
从这里可以看出，Dictionary是构建在数组上的，当有人怀疑数组与Dictionary，谁的性能更好时，那么这里就是结论了。
4、简而言之，将不定长信息映射为1个固定长的整数过程，一般称之为摘要算法（也即Hash算法）。比如CRC系列算法，MD系列算法以及网络广为使用的SHA系列算法等。
Hash在计算机世界里有非常广泛的运用，比如文件的网络传输通常使用CRC值校验完整性，资源站（如百度云盘）通常使用MD5值标识文件（有时候从本地上传下载的电影啥的，能达到秒传，其实就是利用MD5检测到服务器已存在相应资源，只是给用户一个索引而已，自然快呀），互联网账号登录（如QQ）通常使用账号密码的Hash值代替账号密码进行校验来提升安全性等。
但是Hash算法本身就存在1个无法避免的漏洞：无限映射有限，就存在重复的可能，这就是碰撞。Hash算法本身不可逆，因此很多人将其作为密码算法来用，最为值得一提的，便是比特币一类的虚拟电子币。
其实这是很危险的，如果算力允许，最简单的穷举即可破解（找到碰撞子）。将Hash值作为验证手段，是建立在算力匮乏的假设上的，一旦算力得到解放，就会造成千年虫那样的影响。CRC/MD系列就是明证，比如我国的王小云通过特殊的算法设计，能大幅提高MD5等Hash的碰撞。而目前崭露头角的量子计算机，其算力已是目前最牛超算的数百万亿倍，比特币采用的sha，将很快迎来快速碰撞，重面CRC和MD系列的尴尬。到时，究竟谁会真正拥有比特币呢？互联网终端的肉鸡们？
扯远了，Dictionary中也存在Hash值冲突的情况，也就是相同的Hash值，可能对应好几个Key，这样映射的索引值却只有1个，也即多个Key去查询，返回相同的值，这不就是Bug了嘛。
5、为了解决这一问题，出现了诸多算法，其中链表法就是最常用的。链表法就像拉链一样，将冲突信息首尾串联在一起，整个链共享1个索引，当发生冲突时，就遍历这个链进一步比较信息，直到确认身份为止。制约HashTable（Dictionary）性能的，就在这个地方。
6、为了提高性能，有两个途径。一是设计出1个非常牛逼的Hash算法，对于任意数据样本都满足均匀分布，从而根本上减少冲突。二是扩大索引范围。很显然，后者更容易，这就是以空间换时间的经典场面。Dictionary也不例外，只不过相对比较折中，平衡了性能和内存开销而已。
7、那么Dictionary究竟开销如何呢？据BtOfficer测算，新建首个空的实例大约消耗K内存，此后每个新建空实例约占5K。这还没算每个键值对至少消耗的32字节，以及配套的Hash表扩张带来的消耗。所以，想想17万个Dictionary和N个数据对能占多少内存了吧，几乎能耗光用户可用的内存了。
8、综上，Dictionary其实并不适合大规模数据的处理，Dictionary胜在使用方便，符合人的直观，但这些都是有代价的。所以，能用数组，就直接用数组了。虽然VB/VBA中，数组也这样那样，比如前一篇讲的。
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