原文地址：https://www.cnblogs.com/brookshi/p/5402820.html
想简单了解可以看这一篇：http://developer.51cto.com/art/201507/485988.htm
简单总结
字典的生成按照质数表来分配对应的 buckets 和 entries大小，按照key的hascode取正对buckets.length取余，求出对应buckets的位置，生成一个entry链接到buckets的value值上，如果有两个key的buckets位置相同，则会以链表的形式存储。当entries的数量不足时，重新分配空间，默认是下一个质数表里面质数的大小
Dictionary<TKey,TValue>源码地址：https://github.com/dotnet/corefx/blob/master/src/System.Collections/src/System/Collections/Generic/Dictionary.cs
接口
Dictionary<TKey, TValue>和List<T>的接口形式差不多，不重复说了，可以参考List<T>那篇。
变量
看下有哪些成员变量：
private int[] buckets;
private Entry[] entries;
private int count;
private int version;
private int freeList;
private int freeCount;
private IEqualityComparer<TKey> comparer;
private KeyCollection keys;
private ValueCollection values;
private Object _syncRoot;buckets是一个int型数组，具体什么用现在还未知，后面看，暂时可以理解成区，像硬盘我们一般会做分区归类方便查找。
entries是Entry数组，看看Entry:
private struct Entry
{
public int hashCode; // Lower 31 bits of hash code, -1 if unused
public int next; // Index of next entry, -1 if last
public TKey key; // Key of entry
public TValue value; // Value of entry
}是个结构，里面有key, value, 说明我们Dictionary的key和value就是用这个结构保存的，另外还有hashcode和next，看起来像链表一样，后面用到时再具体分析其用处。
count：和List <T>一样，是指包括元素的个数（这里其实也不是真正的个数，下面会讲），并不是容量
version: List <T>篇讲过，用来遍历时禁止修改集合
freeList, freeCount这两个看起来比较奇怪，比较难想到会有什么用，在添加和删除项时会用到它们，后面再讲。
comparer: key的比较对象，可以用它来获取hashcode以及进行比较key是否相同
keys, values这个我们平常也有用到，遍历keys或values有用
_syncRoot，List<T>篇也讲过，线程安全方面的，Dictionary同样没有用到这个对象，Dictionary也不是线程安全的，在多线程环境下使用需要自己加锁。
例子
Dictionary的代码比List相对复杂些，下面不直接分析源码，而是以下面这些常用例子来一步一步展示Dictionary是怎么工作的：
Dictionary<string, string> dict = new Dictionary<string, string>();
dict.Add("a", "A");
dict.Add("b", "B");
dict.Add("c", "C");
dict["d"] = "D";
dict["a"] = "AA";
dict.remove("b");
dict.Add("e", "E");
var a = dict["a"];
var hasA = dict.ContainsKey("a");这里对hashcode做些假设，方便分析：
"a"的hashcode为3
"b"的hashcode为4
"c"的hashcode为6
"d"的hashcode为11
"e"的hashcode为10
构造函数
先看第一句，new 一个Dictionary<string, string>，看源码里的构造函数，有6个
public Dictionary() : this(0, null) { }
public Dictionary(int capacity) : this(capacity, null) { }
public Dictionary(IEqualityComparer<TKey> comparer) : this(0, comparer) { }
public Dictionary(int capacity, IEqualityComparer<TKey> comparer)
{
if (capacity < 0) throw new ArgumentOutOfRangeException(nameof(capacity), capacity, "");
if (capacity > 0) Initialize(capacity);
this.comparer = comparer ?? EqualityComparer<TKey>.Default;
}
public Dictionary(IDictionary<TKey, TValue> dictionary) : this(dictionary, null) { }
public Dictionary(IDictionary<TKey, TValue> dictionary, IEqualityComparer<TKey> comparer) :
this(dictionary != null ? dictionary.Count : 0, comparer)
{
if (dictionary == null)
{
throw new ArgumentNullException(nameof(dictionary));
}
if (dictionary.GetType() == typeof(Dictionary<TKey, TValue>))
{
Dictionary<TKey, TValue> d = (Dictionary<TKey, TValue>)dictionary;
int count = d.count;
Entry[] entries = d.entries;
for (int i = 0; i < count; i++)
{
if (entries[i].hashCode >= 0)
{
Add(entries[i].key, entries[i].value);
}
}
return;
}
foreach (KeyValuePair<TKey, TValue> pair in dictionary)
{
Add(pair.Key, pair.Value);
}
}大部分都是用默认值，真正用到的是public Dictionary(int capacity, IEqualityComparer<TKey> comparer)，这个是每个构造函数都要调用的，看看它做了什么：
if (capacity > 0) Initialize(capacity); 当capacity大于0时，也就是显示指定了capacity时才会调用初始化函数，capacity指容量，List<T>里也有说过，不同的是Dictionary只能在构造函数里指定capacity，而List<T>可以随时指定。接下来看看初始化函数做了什么：
private void Initialize(int capacity)
{
int size = HashHelpers.GetPrime(capacity);
buckets = new int[size];
for (int i = 0; i < buckets.Length; i++) buckets[i] = -1;
entries = new Entry[size];
freeList = -1;
}HashHelpers.GetPrime(capacity)根据传进来的capacity获取一个质数，质数大家都知道 2，3，5，7，11，13等等除了自身和1，不能被其他数整除的就是质数，具体看看这个获取质数的函数：
public static readonly int[] primes = {
3, 7, 11, 17, 23, 29, 37, 47, 59, 71, 89, 107, 131, 163, 197, 239, 293, 353, 431, 521, 631, 761, 919,
1103, 1327, 1597, 1931, 2333, 2801, 3371, 4049, 4861, 5839, 7013, 8419, 10103, 12143, 14591,
17519, 21023, 25229, 30293, 36353, 43627, 52361, 62851, 75431, 90523, 108631, 130363, 156437,
187751, 225307, 270371, 324449, 389357, 467237, 560689, 672827, 807403, 968897, 1162687, 1395263,
1674319, 2009191, 2411033, 2893249, 3471899, 4166287, 4999559, 5999471, 7199369, 8639249, 10367101,
12440537, 14928671, 17914409, 21497293, 25796759, 30956117, 37147349, 44576837, 53492207, 64190669,
77028803, 92434613, 110921543, 133105859, 159727031, 191672443, 230006941, 276008387, 331210079,
397452101, 476942527, 572331049, 686797261, 824156741, 988988137, 1186785773, 1424142949, 1708971541,
2050765853, MaxPrimeArrayLength };
public static int GetPrime(int min)
{
if (min < 0)
throw new ArgumentException("");
Contract.EndContractBlock();
for (int i = 0; i < primes.Length; i++)
{
int prime = primes[i];
if (prime >= min) return prime;
}
return min;
}这里维护了个质数数组，注意，里面并不是完整的质数序列，而是有一些过滤掉了，因为有些挨着太紧，比方说2和3，增加一个就要扩容很没必要。
GetPrime看if (prime >= min) return prime;这行代码知道是要获取第一个比传进来的值大的质数，比方传的是1，那3就是获取到的初始容量。
接着看初始化部分的代码：size现在知道是3，接下来以这个size来初始化buckets和entries，并且buckets里的元素都设为-1，freeList同样初始化成-1，这个后面有用。
初始化完后再调用这行代码 ： this.comparer = comparer ?? EqualityComparer<TKey>.Default; 也是初始化comparer，看EqualityComparer<TKey>.Default这个到底用的是什么：
public static EqualityComparer<T> Default
{
get
{
if (_default == null)
{
object comparer;
if (typeof(T) == typeof(SByte))
comparer = new EqualityComparerForSByte();
else if (typeof(T) == typeof(Byte))
comparer = new EqualityComparerForByte();
else if (typeof(T) == typeof(Int16))
comparer = new EqualityComparerForInt16();
else if (typeof(T) == typeof(UInt16))
comparer = new EqualityComparerForUInt16();
else if (typeof(T) == typeof(Int32))
comparer = new EqualityComparerForInt32();
else if (typeof(T) == typeof(UInt32))
comparer = new EqualityComparerForUInt32();
else if (typeof(T) == typeof(Int64))
comparer = new EqualityComparerForInt64();
else if (typeof(T) == typeof(UInt64))
comparer = new EqualityComparerForUInt64();
else if (typeof(T) == typeof(IntPtr))
comparer = new EqualityComparerForIntPtr();
else if (typeof(T) == typeof(UIntPtr))
comparer = new EqualityComparerForUIntPtr();
else if (typeof(T) == typeof(Single))
comparer = new EqualityComparerForSingle();
else if (typeof(T) == typeof(Double))
comparer = new EqualityComparerForDouble();
else if (typeof(T) == typeof(Decimal))
comparer = new EqualityComparerForDecimal();
else if (typeof(T) == typeof(String))
comparer = new EqualityComparerForString();
else
comparer = new LastResortEqualityComparer<T>();
_default = (EqualityComparer<T>)comparer;
}
return _default;
}
}为不同类型创建一个comparer，看下面代码是我们用到的string的comparer：hashcode直接取的string的hashcode，其实这里面的所有类型取hashcode都是一样，equals则有个别不同。
internal sealed class EqualityComparerForString : EqualityComparer<String>
{
public override bool Equals(String x, String y)
{
return x == y;
}
public override int GetHashCode(String x)
{
if (x == null)
return 0;
return x.GetHashCode();
}
}基本构造函数就这些，还有个构造函数可以传一个IDictionary<TKey, TValue>进来，和List<T>一样，也是初始化就加入这些集合，首先判断是否是Dictionary，是的话直接遍历它的entries，加到当前的entries里，如果不是则用枚举器遍历。
为什么不直接用枚举器呢，因为枚举器也是要消耗一些资源的，而且没有直接遍历数组来得快。
这个构造函数添加时用到了Add方法，和例子里Add一样，正好是接下来要讲的。
Add("a", "A")
下图就是初始变量的状态：
Add方法直接调用Insert方法，第三个参数为true
public void Add(TKey key, TValue value)
{
Insert(key, value, true);
}再看Insert方法，这个方法是核心方法，有点长，跟着注释一点一点看。
private void Insert(TKey key, TValue value, bool add)
{
if (key == null)
{
throw new ArgumentNullException(nameof(key));
}
//首先如果buckets为空则初始化，第一次调用会走到这里，以0为capacity初始化，根据上面的分析，获得的初始容量是3，也就是说3是Dictionary<Tkey, TValue>的默认容量。
if (buckets == null) Initialize(0);
//取hashcode后还与0x7FFFFFFF做了个与操作，0x7FFFFFFF这就是int32.MaxValue的16进制，换成二进制是01111111111111111111111111111111，第1位是符号位，也就是说comparer.GetHashCode(key) 为正数的情况下与0x7FFFFFFF做 & 操作结果还是它本身，如果取到的hashcode是负数，负数的二进制是取反再补码，所以结果得到的是0x7FFFFFFF-(-hashcode)+1，结果是正数。其实简单来说，它的目的就是高性能的取正数。
int hashCode = comparer.GetHashCode(key) & 0x7FFFFFFF;
//用得到的新hashcode与buckets的大小取余，得到一个目标bucket索引
int targetBucket = hashCode % buckets.Length;
//做个遍历，初始值为buckets[targetBucket]，现在"a"的hashcode为3，这样targetBucket现在是0，buckets[0]是-1，i是要>=0的，循环走不下去，跳出
for (int i = buckets[targetBucket]; i >= 0; i = entries[i].next)
{
if (entries[i].hashCode == hashCode && comparer.Equals(entries[i].key, key))
{
if (add)
{
throw new ArgumentException(SR.Format(SR.Argument_AddingDuplicate, key));
}
entries[i].value = value;
version++;
return;
}
}
int index;
//freeCount也是-1，走到else里面
if (freeCount > 0)
{
index = freeList;
freeList = entries[index].next;
freeCount--;
}
else
{
//count是元素的个数0， entries经过初始化后目前length是3，所以不用resize
if (count == entries.Length)
{
Resize();
targetBucket = hashCode % buckets.Length;
}
//index = count说明index指向entries数组里当前要写值的索引，目前是0
index = count;
//元素个数增加一个
count++;
}
//把key的hashcode存到entries[0]里的hashcode，免得要用时重复计算hashcode
entries[index].hashCode = hashCode;
//entries[0]的next指向buckets[0]也就是-1
entries[index].next = buckets[targetBucket];
//设置key和value
entries[index].key = key;
entries[index].value = value;
//再让buckets[0] = 0
buckets[targetBucket] = index;
//这个不多说，不知道的可以看List<T>篇
version++;
}看到这里可以先猜一下用bucket的目的，dictionary是为了根据key快速得到value，用key的hashcode来对长度取余，取到的余是0到(length-1)之前一个数，最好的情况全部分散开，每个key正好对应一个bucket，也就是entries里每一项都对应一个bucket，就可以形成下图取value的过程：
这个取值过程非常快，因为没有任何遍历。但实际情况是hashcode取的余不会正好都不同，总有可能会有一些重复的，那这些重复的是怎么处理的呢，还是先继续看Insert的代码：
变量状态如下图：
从这图可以看出来是由hashcode得到bucket的index(紫色线)，而bucket的value是指向entry的index(黄色线), entry的next又指向bucket上一次的value(红色线)，是不是有链表的感觉。
Add("b", "B")
由于"b"的hashcode为4，取余得1，并没有和现有的重复，所以流程和上面一样（左边的线不用看，属于上面流程）
Add("c", "C")
"c"的hashcode是6，取余得0，得到也是在第0个bucket，这样就产生碰撞了，
for (int i = buckets[targetBucket]; i >= 0; i = entries[i].next)
{
if (entries[i].hashCode == hashCode && comparer.Equals(entries[i].key, key))
{
if (add)
{
throw new ArgumentException(SR.Format(SR.Argument_AddingDuplicate, key));
}
entries[i].value = value;
version++;
return;
}
}这里Insert函数里就会走进for循环，不过"c"不是已经有的key，hashcode匹配不到所以if就不会进了。
状态如图：
从图上看到，新添加的entry的index给到第0个bucket的value (黄色线)，而bucket上一次的value(红色线)也就是上次添加的元素的index给到新添加entry的next，这样通过bucket得到最新的entry，而不停的通过entry的next就可以把同一个bucket下的entry都遍历到。
dict["d"]="D" -> Resize()
再用索引器的方式加入"d"，
public TValue this[TKey key]
{
set
{
Insert(key, value, false);
}
}也是insert，不过第三个参数是false，这样insert里碰到相同的key会替换掉而不是像Add那样抛异常，这个还是不会走到if里去，因为key不重复
if (entries[i].hashCode == hashCode && comparer.Equals(entries[i].key, key))
{
if (add)
{
throw new ArgumentException(SR.Format(SR.Argument_AddingDuplicate, key));
}
entries[i].value = value;
version++;
return;
}不过由于容量已经满了，现在会走到下面这段代码：
if (count == entries.Length)
{
Resize();
targetBucket = hashCode % buckets.Length;
}触发Resize，看看Resize代码：
private void Resize()
{
Resize(HashHelpers.ExpandPrime(count), false);
}先通过HashHelpers.ExpandPrime(count)取到下个容量大小。
public static int ExpandPrime(int oldSize)
{
int newSize = 2 * oldSize; //新size为两倍当前大小
if ((uint)newSize > MaxPrimeArrayLength && MaxPrimeArrayLength > oldSize)//这里MaxPrimeArrayLength是int32.MaxValue，size当然不能超过int32的最大值
{
Debug.Assert(MaxPrimeArrayLength == GetPrime(MaxPrimeArrayLength), "Invalid MaxPrimeArrayLength");
return MaxPrimeArrayLength;
}
return GetPrime(newSize);//这个上面讲过，是取比新size大的第一个质数
}所以resize的容量不是2倍也不是上面那个质数数组往后找，而是比2倍大的第一个质数。那现在是3，2倍是6，下一个质数是7，扩容的目标是7。
再详细看resize实现：
private void Resize(int newSize, bool forceNewHashCodes)
{
Contract.Assert(newSize >= entries.Length);
int[] newBuckets = new int[newSize];
for (int i = 0; i < newBuckets.Length; i++) newBuckets[i] = -1; //重置buckets
Entry[] newEntries = new Entry[newSize];
Array.Copy(entries, 0, newEntries, 0, count); //建立新entries并把旧的entries复制进去
if (forceNewHashCodes) // 强制更新hashcode，dictionary不会走进去
{
for (int i = 0; i < count; i++)
{
if (newEntries[i].hashCode != -1)
{
newEntries[i].hashCode = (comparer.GetHashCode(newEntries[i].key) & 0x7FFFFFFF);
}
}
}
for (int i = 0; i < count; i++) //因为重置了buckets，所以这里遍历entries来重新建立bucket和entry的关系
{
if (newEntries[i].hashCode >= 0) //hashcode做了正数处理，不应该都是大于0的么，其实不然，remove里讲hashcode为什么会为负
{
int bucket = newEntries[i].hashCode % newSize;
newEntries[i].next = newBuckets[bucket];
newBuckets[bucket] = i; //还是insert里的那一套，同一个bucket index, bucket指向最新的entry的index， 而新entry的next就指向老的entry的index，循环下去
}
}
buckets = newBuckets;
entries = newEntries;
}
因为大小变了，取余也就不一样，所以entry和bucket对应的位置也不同了，不过没影响。
Resize消耗不低，比List<T>的要大，不光要copy元素，还要重建bucket。
Resize后继续上面那一套，看状态图：
"d"的hashcode为11，余数是4（现在大小是7了哈）,与"b"碰撞，所以next就指到"b"的index，而bucket则去记新添加的"d"了（典型的喜新厌旧，有没有）。
dict["a"]="AA"
"a"已经添加过了，再次用索引器添加"a"就走了if里面
if (entries[i].hashCode == hashCode && comparer.Equals(entries[i].key, key))
{
if (add) //如果用Add方法会抛异常
{
throw new ArgumentException(SR.Format(SR.Argument_AddingDuplicate, key));
}
entries[i].value = value; //替换掉目标entry的值
version++;
return; //这里直接return了，因为只是替换值，与bucket关系并没有改变
}
这步就非常之简单，只是"A"替换成"AA"。
Remove("b")
来看看Remove代码：
public bool Remove(TKey key)
{
if (key == null)
{
throw new ArgumentNullException(nameof(key));
}
if (buckets != null)
{
int hashCode = comparer.GetHashCode(key) & 0x7FFFFFFF;
int bucket = hashCode % buckets.Length; //先算出hashcode
int last = -1; //last初始为-1
for (int i = buckets[bucket]; i >= 0; last = i, i = entries[i].next) //last在循环时指向上一个entry的index
{
if (entries[i].hashCode == hashCode && comparer.Equals(entries[i].key, key)) //先找到相同的key
{
if (last < 0) //小于0说明是第1个，last只有初始为-1
{
buckets[bucket] = entries[i].next; //remove第一个的话就只要把bucket的值指向要remove的entry的下一个就好了，这样链表就继续存在，只是把头去掉了。
}
else
{
entries[last].next = entries[i].next; //remove中间或最后的entry就让上一个的next指向下一个的index，可以想像在链表中间去掉一个，是不是得把上下两边再连起来
}
entries[i].hashCode = -1; //把hashcode置为-1，上面有说hashcode有可能为负，这里就为负数了
entries[i].next = freeList; //freeList在这里用到了， 把删除的entry的next指向freeList，现在为-1
entries[i].key = default(TKey); //key和value都设为默认值，这里因为是string所以都是null
entries[i].value = default(TValue);
freeList = i; //freeList就指向这空出来的entry的index
freeCount++; //freeCount加一个，这里可以知道freeCount是用来记entries里空出来的个数
version++;
return true;
}
}
}
return false;
}这里可以看出Dictionary并不像List那样Remove，Dictionary为了性能并没有在Remove做重建，而是把位置空出来，这样节省大量时间。freeList和bucket类似（一样喜新厌旧），总是指向最新空出来的entry的index，而entry的next又把所有空的entry连起来了。这样insert时就可以先找到这些空填进去。
这里"d"的next本来是指向"b"的，Remove(b)后把"b"的next给了"d"(下面那条红线)，这样继续保持链表状态。freeList和freeCount这里就知道了是用来记住删除元素的index和个数。
Add("e", "E")
这里再添加一个，因为有空了，所以会优先补上空出来的。
if (freeCount > 0) //freeCount大于0，所以进来了
{
index = freeList; //当前index指向最新空出来的
freeList = entries[index].next; //把freeList再指到下一个，保持链表
freeCount--; //用掉一个少一个
}
"e"的hashcode为10，所以也在index为3的bucket里，bucket value指向刚添加的entry也就是1，而这个entry的next就指向bucket旧的那个。这样就把空出来的又补上了。
通过上面分析，对Dictionary添加和删除的原理已经清楚了，这样下面的也会非常容易理解。
var a = dict["a"]
来看看索引器的get
public TValue this[TKey key]
{
get
{
int i = FindEntry(key);
if (i >= 0) return entries[i].value;
throw new KeyNotFoundException();
}
}是通过FindEntry来找到entry进而得到value
private int FindEntry(TKey key)
{
if (key == null)
{
throw new ArgumentNullException(nameof(key));
}
if (buckets != null)
{
int hashCode = comparer.GetHashCode(key) & 0x7FFFFFFF; //取hashcode
for (int i = buckets[hashCode % buckets.Length]; i >= 0; i = entries[i].next) //遍历bucket链表
{
if (entries[i].hashCode == hashCode && comparer.Equals(entries[i].key, key)) return i; //找到hashcode一致的，也就是同样的key，返回entry索引
}
}
return -1;//没找到key，后面就抛KeyNotFoundException了
}var hasA = dict.ContainsKey("a")
看看ContainsKey代码：
public bool ContainsKey(TKey key)
{
return FindEntry(key) >= 0;
}和上面一样，通过FindEntry来找索引，索引不为-1就是包含。
其他
看看Dictionary还有哪些值得注意的：
public int Count
{
get { return count - freeCount; }
}真正的count是entries里个数减去里面空着的。
public bool ContainsValue(TValue value)
{
if (value == null)
{
for (int i = 0; i < count; i++)
{
if (entries[i].hashCode >= 0 && entries[i].value == null) return true;
}
}
else
{
EqualityComparer<TValue> c = EqualityComparer<TValue>.Default;
for (int i = 0; i < count; i++)
{
if (entries[i].hashCode >= 0 && c.Equals(entries[i].value, value)) return true;
}
}
return false;
}ContainsValue和ContainsKey就不一样了，它没有bucket可以匹配，只能遍历entries，所以性能和List的Contains一样，使用时需要注意。
另外还有不少代码是为了实现Enumerator，毕竟Dictionary支持KeyValuePair， Key， Value三种方式遍历，其实这三种遍历都是对Entries数组的遍历，这里就不多做分析了。
总结
Dictionary的默认初始容量为3，并在填满时自动扩容，以比当前值的2倍大的第一个质数（固定质数数组里的）作为扩容目标。
Dictionary也不是线程安全，多线程环境下需要我们自己加锁，和List一样也是通过version来确保遍历时集合不被修改。
Dictionary的遍历有三种，KeyValuePair，Key, Value，这三个本质都是遍历entries数组。
Dictionary取值快速的原理是因为通过buckets来建立了Key与entry之前的联系，通过Key的hashcode算出bucket的index，而bucket的value指向entry的index，这样快速得到entry的value，当然也有不同的key指向同一个bucket，所以bucket的index总是指向最新的entry，而有冲突的entry又通过next连接，这样即使有冲突也只要遍历很少的entry就可以取到值，Dictionary在元素越多时性能优势越明显。
当然Dictionary为取值快也是付出了一点小代价，就是通过空间换取时间，多加了buckets这个数组来建立key与entry的联系，另外还有entry结构里的hashcode和next，不过相比速度这点代价基本可以忽略了。