技术老小子
C# 中的 Select 与 SelectMany
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2025-10-11
C#
00

在 C# 的 LINQ 查询中，Select 与 SelectMany 经常使用来处理集合或可查询对象。两者有些相似之处，但也有明显区别：

Select：将集合中的每个元素映射（投影）到一个新的形式，最终返回与原集合长度相同的序列。

SelectMany：针对集合中的每个元素返回一个可枚举序列，然后将所有子序列“压平”（Flatten）为一个新的序列。

Select 示例

以下例子演示如何使用 Select 将字符串列表中的每个元素转换成大写形式：

C#
public class Program
{
    public static void Main()
    {
        var fruits = new List<string> { "apple", "banana", "cherry" };

        // 使用 Select 把每个字符串都转换为大写
        var upperFruits = fruits.Select(fruit => fruit.ToUpper());

        foreach (var item in upperFruits)
        {
            Console.WriteLine(item);
        }
    }
}

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C# 中 lock 的多线程应用
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2025-10-10
C#
00

在C#的多线程编程中，lock 是一种非常常用的同步机制，用于保护共享资源，防止多个线程同时访问造成的数据不一致。本文将详细介绍 lock 的特点、用法，以及相关的示例。

lock 的特点

  • 独占访问：在 lock 关键字块内，只允许一个线程进入，其他线程会被阻塞，直到当前线程释放锁。
  • 防止死锁：lock 通过申请对象的互斥锁（monitor）来防止其他线程进入同一代码块，可以有效避免由于多个线程同时访问共享资源而导致的死锁情况。
  • 易于使用：lock 关键字语法简单，使得多线程同步的编码过程更加清晰，降低了错误的可能性。
  • 优化性能：与其他同步方式（如 Mutex、Semaphore）相比，lock （其实是 Monitor 的一种语法糖）在执行上更为轻量，适合于保护简单的共享数据。

使用 lock 的基本语法

lock 的基本语法如下：

C#
lock (object lockObject) {
    // 需要保护的代码块
}

lockObject 是一个用于同步的对象，通常是一个私有的对象，以防其他代码也使用它。

示例：使用 lock 进行线程安全的计数器

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使用 Heap’s Algorithm 在 C# 中高效生成排列
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2025-10-10
C#
00

在很多需要处理全排列的场景下，Heap’s Algorithm 以其简洁和高效的特点受到广泛关注。它通过最少的交换操作，就可以递归地生成给定序列的所有排列。本文将详细介绍这一算法的原理，给出 C# 实现，并展示一个简单的调度示例，让你快速上手并运用到实际项目中。

认识 Heap’s Algorithm

Heap’s Algorithm 最早由 B. R. Heap 提出，用于在 O(n!) 的时间复杂度内生成 n 个元素的所有排列。它通过一系列递归调用和交换操作，不断产生新的排列结果。算法的两个核心思想是：

  1. 最小交换：仅在需要生成新的排列时交换元素，最大程度减少不必要的操作。
  2. 递归生成：通过对子序列做递归处理，再配合交换操作，形成完整的排列。

算法原理简述

对一个含有 n 个元素的序列进行全排列时，可以分为以下几个步骤：

  1. 如果 n = 1，序列本身就是唯一排列，输出结果即可。
  2. 循环 n 次：
    • 递归生成前 n-1 个元素的所有排列。
    • 依据当前循环次数，决定交换对象（对于奇数次数，交换第 0 个元素与第 n-1 个元素；对于偶数次数，交换当前循环次数对应的元素与第 n-1 个元素）。

在多次迭代和交换后，会依次生成所有排列。

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System.IO.Pipelines：高性能文件处理技术详解
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2025-10-10
C#
00

在现代.NET应用程序中，高效的文件I/O处理至关重要。传统的文件读取方法often会导致性能瓶颈和不必要的内存开销。System.IO.Pipelines应运而生，为开发者提供了一种更加高效、低分配的文件处理解决方案。

System.IO.Pipelines 核心优势

  1. 低内存分配：通过双缓冲区设计，显著减少内存拷贝
  2. 高性能：优化I/O操作，提升吞吐量
  3. 异步友好：天然支持异步编程模型
  4. 灵活的数据处理：简化复杂的数据流处理逻辑

文件处理实战：大文件分块读取与处理

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C#中大数据列表的并行处理技术详解
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2025-10-10
C#
00

概述

在处理大型数据集时，单线程处理往往效率低下。通过将数据分割成多个小块并利用多线程并行处理，我们可以显著提高程序的性能。本文将详细介绍几种实现方式。

使用Parallel.ForEach进行并行处理

最简单的实现方式是使用C#内置的Parallel.ForEach方法。

C#
namespace AppParallel
{
    internal class Program
    {
        static object lockObject = new object();
        static void Main(string[] args)
        {
            // 创建示例数据
            var largeList = Enumerable.Range(1, 1000000).ToList();

            // 设置并行选项
            var parallelOptions = new ParallelOptions
            {
                MaxDegreeOfParallelism = Environment.ProcessorCount // 使用处理器核心数量的线程
            };

            try
            {
                Parallel.ForEach(largeList, parallelOptions, (number) =>
                {
                    // 这里是对每个元素的处理逻辑
                    var result = ComplexCalculation(number);

                    // 注意：如果需要收集结果，要考虑线程安全
                    lock (lockObject)
                    {
                        // 进行线程安全的结果收集
                        Console.WriteLine(result);
                    }
                });
            }
            catch (AggregateException ae)
            {
                // 处理并行处理中的异常
                foreach (var ex in ae.InnerExceptions)
                {
                    Console.WriteLine($"Error: {ex.Message}");
                }
            }
        }
        private static int ComplexCalculation(int number)
        {
            // 模拟复杂计算
            Thread.Sleep(100);
            return number * 2;
        }

    }
}

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