1、Dictionary的查询速度很快，而且初始化后的Dictionary，的确很方便使用有网友
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。
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。
Table
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。
的
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
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。
将Hash值作为验证手段，是建立在算力匮乏的假设上的
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
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制约HashTable（Dictionary）性能的，就在这个地方。
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。以空间换时间的经典场面。Dictionary也不例外
Dictionary究竟开销如何呢？新建首个空的实例大约消耗120K内存，此后每个新建空实例约占5K。
Dictionary其实并不适合大规模数据的处理能用数组，就直接用数组了
BtOfficer，我打算将Dictionary周边说完后，来一篇针对Dictionary更深入，也更系统的分析。