c# 字典通过key获取value
时间: 2024-09-17 10:01:24 浏览: 46
在C#中,你可以使用Dictionary<TKey, TValue>集合结构来存储键值对。如果你想通过键(key)获取对应的值(value),可以按照以下步骤操作:
1. 首先,创建一个Dictionary实例并添加元素,例如:
```csharp
Dictionary<string, int> myDictionary = new Dictionary<string, int>();
myDictionary.Add("apple", 5);
myDictionary.Add("banana", 7);
```
2. 然后,使用`TryGetValue`方法来安全地获取值,它会返回一个包含两个元素的元组(Tuple),第一个元素是键是否存在,第二个元素是对应的值。如果键存在,`true`作为第一个元素,值作为第二个;如果键不存在则返回`false`。示例:
```csharp
int value;
if (myDictionary.TryGetValue("apple", out value))
{
Console.WriteLine($"The value of 'apple' is {value}");
}
else
{
Console.WriteLine("Key not found");
}
```
相关问题
C#字典中通过key查找value
在 C# 中,可以使用 Dictionary<TKey, TValue> 类来表示一个键值对集合。要通过 key 查找 value,可以使用 Dictionary 类提供的 TryGetValue 方法,示例代码如下:
```csharp
Dictionary<string, int> dict = new Dictionary<string, int>();
dict.Add("apple", 10);
dict.Add("orange", 20);
if (dict.TryGetValue("apple", out int value))
{
Console.WriteLine("The value of key 'apple' is " + value);
}
else
{
Console.WriteLine("Key 'apple' is not found.");
}
```
在上面的代码中,我们创建了一个 Dictionary 对象 `dict`,并向其中添加了两个键值对。然后使用 TryGetValue 方法来查找键为 "apple" 的值,如果找到了,则将其赋值给 value 变量,并输出结果;否则输出未找到的提示信息。
c#字典高效通过value找key
在 C# 中,如果需要高效地通过 value 找到 key,可以考虑使用双向字典库( `BiDictionary`)或使用 `HashSet`,但这两种方法都需要使用第三方库。如果希望使用标准库来实现高效的查找,可以考虑将字典的键值对颠倒一下,即将原字典中的键作为值,将原字典中的值作为键,然后再通过新的字典来查找。
以下是通过颠倒键值对来高效查找的示例代码:
```csharp
// 创建一个字典
Dictionary<string, int> dict = new Dictionary<string, int>();
dict.Add("apple", 1);
dict.Add("banana", 2);
dict.Add("cherry", 3);
// 颠倒键值对,创建新字典
Dictionary<int, string> reverseDict = new Dictionary<int, string>();
foreach (KeyValuePair<string, int> kvp in dict)
{
reverseDict.Add(kvp.Value, kvp.Key);
}
// 通过 value 找到 key
string key = null;
if (reverseDict.TryGetValue(2, out key))
{
Console.WriteLine("Key: " + key);
}
else
{
Console.WriteLine("Value not found in dictionary.");
}
```
在上述代码中,我们首先创建了一个 `Dictionary<string, int>`,并将一些键值对添加到其中。然后,我们使用 `foreach` 循环颠倒字典中的键值对,创建一个新的 `Dictionary<int, string>`。最后,我们使用 `TryGetValue` 方法在新字典中查找指定值对应的键,并输出找到的键或相应的错误消息。此方法的时间复杂度为 O(1),比上一个示例中的方法更高效。
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