（4）继续优化――用空间换取时间
现在对每一个字符，都要用get_Item(object key)方法过一遍，可这个乖乖方法那么长，肯定太耗时间了，能不能用更简单的手段呢？改Hashtable？哇，那代码，叫一个看不懂。仔细琢磨琢磨，有了，直接用数组！每一个汉字对应一个Int16，以该值为索引，数组中在那个位置的值为值，这样最快速了。就是占点空间，内存便宜嘛。反正这东西只初始化一次，占不了多少k。新程序如下：
1
public class QuickChineseConvert
2
{
3
static char[] _lib;
4
static int _size;
5
6
static QuickChineseConvert()
7
{
8
_size=UInt16.MaxValue;
9
Init();
10
}
11
static string GB_lib="……";
12
static string BIG5_lib="……";
13
14
private static void PushIntoArray(char[] c , string g, string b)
15
16
for (int i=0;i<g.Length;i++)
17
{
18
c[Convert.ToUInt16(g[i])]=b[i];
19
}
20
21
22
private static void Init()
23
24
_lib = new char[_size];
25
PushIntoArray(_lib,GB_lib,BIG5_lib);
26
27
28
public static char ToBIG5(char inputChar)
29
30
char temp = _lib[Convert.ToUInt16(inputChar)];
31
return temp==0?inputChar:(char)temp;
32
33
34
public static string ToBIG5(string inputString)
35
36
StringBuilder sb = new StringBuilder();
37
for (int i=0;i<inputString.Length;i++)
38
39
sb.Append(ToBIG5(inputString[i]));
40
41
return sb.ToString();
42
43
}
这样的话，对于每一个字符，只进行几个简单的操作了：
Convert.ToUInt16(inputChar)
从数组中取值_lib[Convert.ToUInt16(inputChar)]
然后就是return temp==0?inputChar:(char)temp;
对比Hashtable臭长臭长的get_Item(object key)，这下简单多了！当然，要付出一定代价，代价就是要弄一个大小为UInt16.MaxValue的数组，不大嘛。
测试性能，很鼓舞人心：1857万字/s
（5）Go on...........
还能继续优化吗？数组不是还要检查边界条件吗？用指针？书上说能提高性能17%。17%少了点，不过也试一试。测试结果表明，性能没怎么提高。现在性能瓶颈在传值，return那一块，用ref，out什么的试一试？
做了以下类似的改动，这个性能又提了到差不多10倍。
1
public static void ToBIG5(ref char inputChar)
2
{
3
char temp = LibGB2BIG5[Convert.ToUInt16(inputChar)];
4
if (temp!=0) inputChar=temp;
5
}
public static void ToBIG5(ref char[] inputString)
for (int i=0;i<inputString.Length;i++)
{
inputString[i]=ToBIG5(inputString[i]);
6
}
7
测试结果：1.444亿字/s。10个指令周期一个字符！！应该不能再优化了吧！到此为止吧，这性能应该够用了.
不过这个结果有点伪，因为必须传入字符或字符数组。而String是只读的，使用过程必须复制一遍，用String做参数性能只到的了8000万字/s左右
（6）优化路径小结
简单的方法，Replace，30万字/s
------->采用更好的数据结构和算法（Hashtable），300万字/s
------->用reflector查看Hashtable代码，做进一步的优化，500万字/s
------->分析问题所在，直接采用数组，用空间换取时间，1850万字/s
------->采用ref,out等技巧做进一步优化，1.44亿字/s（传数组）8000万字/s（传string）
本文转自xiaootie博客园博客，原文链接http://www.cnblogs.com/xiaotie/archive/2005/08/15/215261.html如需转载请自行联系原作者
xiaotie 集异璧实验室(GEBLAB)