Datagridviews 中的 VLookup (VB.NET)
我有 2 个 datagridview（例如，DGV-A 和 DGV-B），每个数据网格视图只有一列。 我想查找DGV-A中的项目是否也存在于DGV-B中。基本上，我正在寻找 MS-Excel 中可用的 VLookup 函数。 这可以简单地完成，总线迭代 DGV-A 中的值，并且对于 DGV-A 的每次迭代，迭代 DGV-B 并查看它是否存在（一旦我们找到该项目，就中止 DGV-B 的迭代）存在）。 需要对 DGV-A 中的所有项目执行此操作。而且因为我的 DGV 可能在每个 datagridviews 中包含大约 200 个项目（例如，如果每个 DGV 包含 200 个项目，在最坏的情况下，我会进行 200*200 = 40000 次比较），所以我担心，这不会很快。
有没有什么方法/算法可以以最佳方式做到这一点。 （我没有任何数据绑定或数据库，因此不能选择使用 SQL/DB-Engine；我在 DGV 中的数据是根据用户操作以编程方式动态生成的）
I have 2 datagridviews (say, DGV-A and DGV-B) having just one column each.
I want to find whether the item in DGV-A also exists in DGV-B. Basically, I am looking for a VLookup function available in MS-Excel.
This can be done trivially, bus iterating over the values in DGV-A and for each iteration of DGV-A, iterate over DGV-B and see if it exists there (aborting iteration of DGV-B as soon as we have found the item exists).
This needs to be done for all the items in DGV-A. And because my DGV's could potentially have around 200 items (e.g. if DGV contain 200 items each, at worst, I would be doing 200*200 = 40000 comparisions) in each datagridviews, I am afraid, it is not going to be quick.
Is there any way/algorithm to do it in an optimal way. (I do not have any data binding or database, so use of SQL/DB-Engine is not an option; my data in DGV's is generated programmatically on the fly based on the user actions)
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评论（1）
在您知道确实存在性能问题之前，优化代码以提高性能通常不是一个好主意。但在这种情况下，我也会使用另一种解决方案来避免
O(n * m)操作。我建议将一个列表中的所有项目插入到哈希集中 - 如果您指定足够大的初始大小并避免以这种方式调整哈希集的大小，则这将是
O(n)。然后只需在O(m)中对第二个列表中的每个项目在哈希集中执行查找即可。这样你就可以将O(n * m)降低到O(n + m)。It is usually not a good idea to optimize code for performance until you know that you really have performance problems. But in this case I would use another solution, too, to avoid an
O(n * m)operation.I suggest to insert all items from one list into a hash set - this will be
O(n)if you specify a large enough initial size and avoid resizing the hash set this way. Then just perform a look up in the hash set for each item in the second list inO(m). This way you getO(n * m)down toO(n + m).