之前发了一个减面算法，但是效率不怎么样。最近又在优化。为了不再进行Dictionary的重新排序（耗时最多的地方），改用OrderedDictionary进行插入删除操作，这样应该能节约不少时间。稍微了解了下，OrderedDictionary是采用红黑树的数据结构，效率应该是很不错的。那么，之前耗时最严重的重新排序变成了查找需要插入的位置。网上找了找最常见的几种查找算法，顺序查找（效率太低，淘汰），二分查找，插值查找，斐波拉契查找，二叉搜索树查找，平衡二叉树查找。。。好吧，一大堆。因为如果要用树结构，就需要重新存储数据，并定义结点，暂时放一边，先实现了二分查找和插值查找。

 public static int InsertID(ref OrderedDictionary CostList,float target,int min,int max) {
        int mid = (min + max) >>1;
        
        if (target <= (float)CostList[0]) {
            return 0;
        } else if (target >= (float)CostList[CostList.Count-1]) {
            return CostList.Count - 1;
        }
        if (min > max)
        {
           
            return 0;
        }
        if (target == (float)CostList[mid] || (target >= (float)CostList[mid] && target <= (float)CostList[mid+1]))
        {    
            return mid;
        }
        else if (target > (float)CostList[mid])
        {          
            return InsertID(ref CostList, target, mid + 1, max);
        }
        else
        {   
            return InsertID(ref CostList, target, min, mid - 1);
        }
    }

    //插值查找
    public static int InsertionSearch(ref OrderedDictionary a, float value, int low, int high)
    {
        if (value <= (float)a[0])
        {
            return 0;
        }
        else if (value >= (float)a[high])
        {
            return a.Count - 1;
        }
        int mid = low +(int)((value - (float)a[low]) / ((float)a[high] - (float)a[low])) * (high - low);
        if ((float)a[mid] == value || (value>= (float)a[mid] && value <= (float)a[mid+1]))
            return mid;
        if ((float)a[mid] > value)
            return InsertionSearch(ref a, value, low, mid - 1);
        if ((float)a[mid] < value)
            return InsertionSearch(ref a, value, mid + 1, high);
        return -1;
    }

果然在数据比较规律的情况下插值查找的效率比二分查找要高。但是在数据量超过10w的时候效率还是不怎么好。至于斐波拉契查找，很忧伤截止发文也没有实现出来。这里很感谢https://www.cnblogs.com/yw09041432/p/5908444.html 提供的代码，学习借鉴了。