今天就跟大家聊聊有关 IEnumerable 的小例子有哪些,可能很多人都不太了解,为了让大家更加了解,小编给大家总结了以下内容,希望大家根据这篇文章可以有所收获。
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每个以 TXX 开头命名的均是一个示例。建议从上往下阅读。
using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using FluentAssertions; using Xunit; using Xunit.Abstractions; namespace Try_More_On_IEnumerable { public class EnumerableTests2 { private readonly ITestOutputHelper _testOutputHelper; public EnumerableTests2( ITestOutputHelper testOutputHelper) { _testOutputHelper = testOutputHelper; } [Fact] public void T11分组合并() { var array1 = new[] {0, 1, 2, 3, 4}; var array2 = new[] {5, 6, 7, 8, 9}; // 通过本地方法合并两个数组为一个数据 var result1 = ConcatArray(array1, array2).ToArray(); // 使用 Linq 中的 Concat 来合并两个 IEnumerable 对象 var result2 = array1.Concat(array2).ToArray(); // 使用 Linq 中的 SelectMany 将 “二维数据” 拉平合并为一个数组 var result3 = new[] {array1, array2}.SelectMany(x => x).ToArray(); /** * 使用 Enumerable.Range 生成一个数组,这个数据的结果为 * 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 */ var result = Enumerable.Range(0, 10).ToArray(); // 通过以上三种方式合并的结果时相同的 result1.Should().Equal(result); result2.Should().Equal(result); result3.Should().Equal(result); IEnumerableConcatArray (IEnumerable source1, IEnumerable source2) { foreach (var item in source1) { yield return item; } foreach (var item in source2) { yield return item; } } } [Fact] public void T12拉平三重循环() { /** * 通过本地函数获取 0-999 共 1000 个数字。 * 在 GetSomeData 通过三重循环构造这些数据 * 值得注意的是 GetSomeData 隐藏了三重循环的细节 */ var result1 = GetSomeData(10, 10, 10) .ToArray(); /** * 与 GetSomeData 方法对比,将“遍历”和“处理”两个逻辑进行了分离。 * “遍历”指的是三重循环本身。 * “处理”指的是三重循环最内部的加法过程。 * 这里通过 Select 方法,将“处理”过程抽离了出来。 * 这其实和 “T03分离条件”中使用 Where 使用的是相同的思想。 */ var result2 = GetSomeData2(10, 10, 10) .Select(tuple => tuple.i * 100 + tuple.j * 10 + tuple.k) .ToArray(); // 生成一个 0-999 的数组。 var result = Enumerable.Range(0, 1000).ToArray(); result1.Should().Equal(result); result2.Should().Equal(result); IEnumerable GetSomeData(int maxI, int maxJ, int maxK) { for (var i = 0; i < maxI; i++) { for (var j = 0; j < maxJ; j++) { for (var k = 0; k < maxK; k++) { yield return i * 100 + j * 10 + k; } } } } IEnumerable<(int i, int j, int k)> GetSomeData2(int maxI, int maxJ, int maxK) { for (var i = 0; i < maxI; i++) { for (var j = 0; j < maxJ; j++) { for (var k = 0; k < maxK; k++) { yield return (i, j, k); } } } } } private class TreeNode { public TreeNode() { Children = Enumerable.Empty (); } /// /// 当前节点的值 /// public int Value { get; set; } ////// 当前节点的子节点列表 /// public IEnumerableChildren { get; set; } } [Fact] public void T13遍历树() { /** * 树结构如下: * └─0 * ├─1 * │ └─3 * └─2 */ var tree = new TreeNode { Value = 0, Children = new[] { new TreeNode { Value = 1, Children = new[] { new TreeNode { Value = 3 }, } }, new TreeNode { Value = 2 }, } }; // 深度优先遍历的结果 var dftResult = new[] {0, 1, 3, 2}; // 通过迭代器实现深度优先遍历 var dft = DFTByEnumerable(tree).ToArray(); dft.Should().Equal(dftResult); // 使用堆栈配合循环算法实现深度优先遍历 var dftList = DFTByStack(tree).ToArray(); dftList.Should().Equal(dftResult); // 递归算法实现深度优先遍历 var dftByRecursion = DFTByRecursion(tree).ToArray(); dftByRecursion.Should().Equal(dftResult); // 广度优先遍历的结果 var bdfResult = new[] {0, 1, 2, 3}; /** * 通过迭代器实现广度优先遍历 * 此处未提供“通过队列配合循环算法”和“递归算法”实现广度优先遍历的两种算法进行对比。读者可以自行尝试。 */ var bft = BFT(tree).ToArray(); bft.Should().Equal(bdfResult); /** * 迭代器深度优先遍历 * depth-first traversal */ IEnumerable DFTByEnumerable(TreeNode root) { yield return root.Value; foreach (var child in root.Children) { foreach (var item in DFTByEnumerable(child)) { yield return item; } } } // 使用堆栈配合循环算法实现深度优先遍历 IEnumerable DFTByStack(TreeNode root) { var result = new List (); var stack = new Stack (); stack.Push(root); while (stack.TryPop(out var node)) { result.Add(node.Value); foreach (var nodeChild in node.Children.Reverse()) { stack.Push(nodeChild); } } return result; } // 递归算法实现深度优先遍历 IEnumerable DFTByRecursion(TreeNode root) { var list = new List {root.Value}; foreach (var rootChild in root.Children) { list.AddRange(DFTByRecursion(rootChild)); } return list; } // 通过迭代器实现广度优先遍历 IEnumerable BFT(TreeNode root) { yield return root.Value; foreach (var bftChild in BFTChildren(root.Children)) { yield return bftChild; } IEnumerable BFTChildren(IEnumerable children) { var tempList = new List (); foreach (var treeNode in children) { tempList.Add(treeNode); yield return treeNode.Value; } foreach (var bftChild in tempList.SelectMany(treeNode => BFTChildren(treeNode.Children))) { yield return bftChild; } } } } [Fact] public void T14搜索树() { /** * 此处所指的搜索树是指在遍历树的基础上增加终结遍历的条件。 * 因为一般构建搜索树是为了找到第一个满足条件的数据,因此与单纯的遍历存在不同。 * 树结构如下: * └─0 * ├─1 * │ └─3 * └─5 * └─2 */ var tree = new TreeNode { Value = 0, Children = new[] { new TreeNode { Value = 1, Children = new[] { new TreeNode { Value = 3 }, } }, new TreeNode { Value = 5, Children = new[] { new TreeNode { Value = 2 }, } }, } }; /** * 有了深度优先遍历算法的情况下,再增加一个条件判断,便可以实现深度优先的搜索 * 搜索树中第一个大于等于 3 并且是奇数的数字 */ var result = DFS(tree, x => x >= 3 && x % 2 == 1); /** * 搜索到的结果是3。 * 特别提出,如果使用广度优先搜索,结果应该是5。 * 读者可以通过 T13遍历树 中的广度优先遍历算法配合 FirstOrDefault 中相同的条件实现。 * 建议读者尝试以上代码尝试一下。 */ result.Should().Be(3); int DFS(TreeNode root, Func predicate) { var re = DFTByEnumerable(root) .FirstOrDefault(predicate); return re; } // 迭代器深度优先遍历 IEnumerable DFTByEnumerable(TreeNode root) { yield return root.Value; foreach (var child in root.Children) { foreach (var item in DFTByEnumerable(child)) { yield return item; } } } } [Fact] public void T15分页() { var arraySource = new[] {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9}; // 使用迭代器进行分页,每 3 个一页 var enumerablePagedResult = PageByEnumerable(arraySource, 3).ToArray(); // 结果一共 4 页 enumerablePagedResult.Should().HaveCount(4); // 最后一页只有一个数字,为 9 enumerablePagedResult.Last().Should().Equal(9); // 通过常规的 Skip 和 Take 来分页是最为常见的办法。结果应该与上面的分页结果一样 var result3 = NormalPage(arraySource, 3).ToArray(); result3.Should().HaveCount(4); result3.Last().Should().Equal(9); IEnumerable > PageByEnumerable(IEnumerable source, int pageSize) { var onePage = new LinkedList (); foreach (var i in source) { onePage.AddLast(i); if (onePage.Count != pageSize) { continue; } yield return onePage; onePage = new LinkedList (); } // 最后一页如果数据不足一页,也应该返回该页 if (onePage.Count > 0) { yield return onePage; } } IEnumerable > NormalPage(IReadOnlyCollection source, int pageSize) { var pageCount = Math.Ceiling(1.0 * source.Count / pageSize); for (var i = 0; i < pageCount; i++) { var offset = i * pageSize; var onePage = source .Skip(offset) .Take(pageSize); yield return onePage; } } /** * 从写法逻辑上来看,显然 NormalPage 的写法更容易让大众接受 * PageByEnumerable 写法在仅仅只有在一些特殊的情况下才能体现性能上的优势,可读性上却不如 NormalPage */ } [Fact] public void T16分页与多级缓存() { /** * 获取 5 页数据,每页 2 个。 * 依次从 内存、redis、ElasticSearch和数据库中获取数据。 * 先从内存中获取数据,如果内存中数据不足页,则从 Redis 中获取。 * 若 Redis 获取后还是不足页,进而从 ElasticSearch 中获取。依次类推,直到足页或者再无数据 */ const int pageSize = 2; const int pageCount = 5; var emptyData = Enumerable.Empty ().ToArray(); /** * 初始化各数据源的数据,除了内存有数据外,其他数据源均没有数据 */ var memoryData = new[] {0, 1, 2}; var redisData = emptyData; var elasticSearchData = emptyData; var databaseData = emptyData; var result = GetSourceData() // ToPagination 是一个扩展方法。此处是为了体现链式调用的可读性,转而使用扩展方法,没有使用本地函数 .ToPagination(pageCount, pageSize) .ToArray(); result.Should().HaveCount(2); result[0].Should().Equal(0, 1); result[1].Should().Equal(2); /** * 初始化各数据源数据,各个数据源均有一些数据 */ memoryData = new[] {0, 1, 2}; redisData = new[] {3, 4, 5}; elasticSearchData = new[] {6, 7, 8}; databaseData = Enumerable.Range(9, 100).ToArray(); var result2 = GetSourceData() .ToPagination(pageCount, pageSize) .ToArray(); result2.Should().HaveCount(5); result2[0].Should().Equal(0, 1); result2[1].Should().Equal(2, 3); result2[2].Should().Equal(4, 5); result2[3].Should().Equal(6, 7); result2[4].Should().Equal(8, 9); IEnumerable GetSourceData() { // 将多数据源的数据连接在一起 var data = GetDataSource() .SelectMany(x => x); return data; // 获取数据源 IEnumerable > GetDataSource() { // 将数据源依次返回 yield return GetFromMemory(); yield return GetFromRedis(); yield return GetFromElasticSearch(); yield return GetFromDatabase(); } IEnumerable GetFromMemory() { _testOutputHelper.WriteLine("正在从内存中获取数据"); return memoryData; } IEnumerable GetFromRedis() { _testOutputHelper.WriteLine("正在从Redis中获取数据"); return redisData; } IEnumerable GetFromElasticSearch() { _testOutputHelper.WriteLine("正在从ElasticSearch中获取数据"); return elasticSearchData; } IEnumerable GetFromDatabase() { _testOutputHelper.WriteLine("正在从数据库中获取数据"); return databaseData; } } /** * 值得注意的是: * 由于 Enumerable 按需迭代的特性,如果将 result2 的所属页数改为只获取 1 页。 * 则在执行数据获取时,将不会再控制台中输出从 Redis、ElasticSearch和数据库中获取数据。 * 也就是说,并没有执行这些操作。读者可以自行修改以上代码,加深印象。 */ } } public static class EnumerableExtensions { /// /// 将原数据分页 /// /// 数据源 /// 页数 /// 页大小 ///public static IEnumerable > ToPagination(this IEnumerable source, int pageCount, int pageSize) { var maxCount = pageCount * pageSize; var countNow = 0; var onePage = new LinkedList (); foreach (var i in source) { onePage.AddLast(i); countNow++; // 如果获取的数量已经达到了分页所需要的总数,则停止进一步迭代 if (countNow == maxCount) { break; } if (onePage.Count != pageSize) { continue; } yield return onePage; onePage = new LinkedList (); } // 最后一页如果数据不足一页,也应该返回该页 if (onePage.Count > 0) { yield return onePage; } } } }
看完上述内容,你们对 IEnumerable 的小例子有哪些有进一步的了解吗?如果还想了解更多知识或者相关内容,请关注创新互联行业资讯频道,感谢大家的支持。