以下是要求：
你会使用什么数据结构？ .NET 中是否已经存在一个？还是应该定制？我倾向于后者。
【问题讨论】：
标签： .net list sorting dictionary hashtable
SortedList 为您提供顺序访问和 O(log n) 检索，这是您使用提供的 .NET 集合所能做的最好的事情。
当我需要这样做时，我结合了优先队列和字典。它看起来像：
var myqueue = new PriorityQueue<DataType>();
var myDictionary = new Dictionary<KeyType, PriorityQueueNode<DataType>>();
每当我插入一个项目时，我都会将它插入到队列中，该队列返回一个PriorityQueueNode。我把它插入字典了。
这给了我 O(1) 检索和 O(log n) 插入。如果您使用 pairing heap 而不是我使用的二进制堆优先级队列，您可以获得分期 O(1) 插入。
检索前 k 个项目是 O(n log k)，其中 n 是优先级队列中的项目数。我为此使用了堆选择。我在When theory meets practice 中写了一些关于堆选择的内容。考虑到这些项目已经在堆中，您应该能够使用基于An Optimal Algorithm for Selection in a Min-Heap 的技术在 O(k) 中完成它。我认为有可能，但我没有这样做。
我有一个基于堆的优先级队列可能会为您解决问题。来源是http://mischel.com/pubs/priqueue.zip。不幸的是，我写的关于它的文章不再在线提供。但是，如果您给我发电子邮件（jim AT mischel.com）并提及此帖子，我会看看我是否可以挖掘它。
不过，我不再拥有组合字典/优先级队列的代码。对不起。
您想要优先级队列还是列表/链表实际上取决于您如何使用它以及集合中有多少项目。如果使用线性列表，添加和更改优先级为 O(n)。如果您按键删除，则删除时间为 O(1)。按优先级删除是 O(n)，因为您必须先找到该项目才能将其删除。但是找到前 k 个项目是微不足道的：你拿前 k 个项目。
在二叉堆优先级队列中，插入、删除和更改优先级为 O(log n)。获取前 k 个项目是 O(k)，但实际上比线性列表慢。尽管如果您知道它始终是您想要的前 10 名，您可以在单独的列表中找到并缓存它们。这样，您可以在大多数情况下快速归还它们。每当您添加、删除或更改优先级时，您都会设置一个脏标志，以便您知道下次有人要求时重新生成前 10 个列表。
pairing heap 很可能就是您正在寻找的。它确实在 O(1) 摊销时间内添加和删除。更改优先级并不算太糟糕（请参阅链接的 Wikipedia 文章和原始论文 [上面链接]）。删除是 O(log n)。找到前 10 名的最坏情况是 O(n log k)，但是您可以再次缓存这些项目，并且仅在堆更改时才重新生成前 10 名。如果 k 是一个常数或最大 k 是项目总数的一小部分，则缓存的想法最有效。
您可以看看C5 Generic Collection Library，它有几个优先级队列实现。我没用过，但听说过它的好东西。
这实际上归结为集合中有多少项目以及更改频率与前 10 名的请求之间的关系。在一个真正杀死你的线性列表。而且由于您可以轻松地缓存前 10 个列表并根据需要重新创建它，因此当集合大小增加时，优先级队列对其他操作的较低成本非常有吸引力。
想一想，考虑到您的操作组合，SortedList 可能是您想要的。获得前 10 项的速度非常快。它很容易使用。为什么不制作一个原型，看看它是否能提供足够好的性能？
【讨论】：