Лучше ли вызывать ToList () или ToArray () в запросах LINQ?

Я часто сталкиваюсь со случаем, когда хочу проверить запрос именно там, где я его объявляю. Обычно это происходит потому, что мне нужно многократно повторять его, а вычисление обходится дорого. Например:

string raw = "...";
var lines = (from l in raw.Split('\n')
             let ll = l.Trim()
             where !string.IsNullOrEmpty(ll)
             select ll).ToList();

Это отлично работает. Но если я не собираюсь изменять результат, я мог бы также позвонить ToArray()вместоToList() .

Интересно, однако, ToArray()реализуется ли это при первом вызове ToList()и, следовательно, менее эффективно использует память, чем просто вызовToList() .

Я сумасшедший? Должен ли я просто позвонить ToArray()- безопасно и надежно, зная, что память не будет выделяться дважды?

Если вам просто не нужен массив для удовлетворения других ограничений, которые вы должны использовать ToList. В большинстве сценариев ToArrayвыделяется больше памяти, чемToList .

Оба используют массивы для хранения, но ToListимеют более гибкое ограничение. Массив должен быть не меньше, чем количество элементов в коллекции. Если массив больше, это не проблема. ОднакоToArray размер массива должен соответствовать количеству элементов.

Чтобы удовлетворить это ограничение, ToArrayчасто делается еще одно распределение, чемToList . Как только у него есть достаточно большой массив, он выделяет массив, который имеет точный размер, и копирует элементы обратно в этот массив. Единственный раз, когда этого можно избежать, это когда алгоритм увеличения массива просто совпадает с количеством элементов, которые необходимо сохранить (определенно в меньшинстве).

РЕДАКТИРОВАТЬ

Несколько человек спросили меня о последствиях наличия дополнительной неиспользуемой памяти в List<T>значении.

Это действительная проблема. Если созданная коллекция является долгоживущей, никогда не модифицируется после создания и имеет высокий шанс попадания в кучу Gen2, тогда вам лучше взять дополнительное выделение ToArrayзаранее.

В целом, хотя я нахожу это более редким случаем. В этом случае гораздо чаще можно увидеть множество ToArrayвызовов, которые сразу же передаются другим недолгим использованиям памяти.ToList это явно лучше.

Ключ здесь, чтобы профиль, профиль, а затем профиль еще.

Разница в производительности будет незначительной, поскольку List<T>реализована в виде динамически изменяемого массива. Вызов ToArray()(который использует внутренний Buffer<T>класс для увеличения массива) или ToList()(который вызываетList<T>(IEnumerable<T>) конструктор) в конечном итоге станет вопросом помещения их в массив и увеличения массива до тех пор, пока он не будет соответствовать всем им.

Если вы хотите получить конкретное подтверждение этого факта, проверьте реализацию соответствующих методов в Reflector - вы увидите, что они сводятся к почти идентичному коду.

(семь лет спустя ...)

Несколько других (хороших) ответов были сосредоточены на микроскопических различиях в производительности.

Этот пост является лишь дополнением, чтобы упомянуть семантическое различие, которое существует между IEnumerator<T>созданным array ( T[]) по сравнению с возвращаемымList<T> .

Лучше всего иллюстрируется на примере:

IList<int> source = Enumerable.Range(1, 10).ToArray();  // try changing to .ToList()

foreach (var x in source)
{
  if (x == 5)
    source[8] *= 100;
  Console.WriteLine(x);
}

Приведенный выше код будет работать без исключения и выдает результат:

1
2
3
4
5
6
7
8
900
10

Это показывает, что IEnumarator<int>возвращаемый объект int[]не отслеживает, был ли массив изменен с момента создания перечислителя.

Обратите внимание, что я объявил локальную переменную sourceкак IList<int>. Таким образом, я убедился, что компилятор C # не оптимизирует foreachоператор в нечто, эквивалентное for (var idx = 0; idx < source.Length; idx++) { /* ... */ }циклу. Это то, что компилятор C # может сделать, если я использую var source = ...;вместо этого. В моей текущей версии .NET Framework фактически используемый здесь перечислитель является непубличным ссылочным типом, System.SZArrayHelper+SZGenericArrayEnumerator`1[System.Int32]но, конечно, это деталь реализации.

Теперь, если я меняю .ToArray()в .ToList(), я получаю только:

1
2
3
4
5

сопровождаемый System.InvalidOperationExceptionвзрывной поговоркой:

Коллекция была изменена; Операция перечисления может не выполняться.

Основным перечислителем в этом случае является общедоступный изменяемый тип-значение System.Collections.Generic.List`1+Enumerator[System.Int32]( IEnumerator<int>в данном случае заключенный в рамку, потому что я использую IList<int>).

В заключение перечислитель, созданный с помощьюList<T>отслеживания, меняет ли список во время перечисления, в то время как произведенный перечислителемT[]нет. Поэтому учитывайте эту разницу при выборе между.ToList()и.ToArray().

Люди часто добавляют одну дополнительную .ToArray() или .ToList()обходят коллекцию, которая отслеживает, была ли она изменена в течение жизни счетчика.

(Если кто -то хочет знать , какList<> отслеживает от того, был ли изменен сбор, есть частные поля _versionв этом классе , который изменяется каждый раз List<>обновляется.)

Я согласен с @mquander, что разница в производительности должна быть незначительной. Тем не менее, я хотел проверить это, чтобы быть уверенным, поэтому я сделал - и это незначительно.

Testing with List<T> source:
ToArray time: 1934 ms (0.01934 ms/call), memory used: 4021 bytes/array
ToList  time: 1902 ms (0.01902 ms/call), memory used: 4045 bytes/List

Testing with array source:
ToArray time: 1957 ms (0.01957 ms/call), memory used: 4021 bytes/array
ToList  time: 2022 ms (0.02022 ms/call), memory used: 4045 bytes/List

Каждый исходный массив / список имел 1000 элементов. Таким образом, вы можете видеть, что разница во времени и в памяти незначительна.

Мой вывод: вы также можете использовать ToList () , поскольку a List<T>предоставляет больше функциональных возможностей, чем массив, если только для вас не имеют значения несколько байт памяти.

ToList()обычно предпочтительнее, если вы используете его IEnumerable<T>(например, из ORM). Если длина последовательности не известна в начале, ToArray()создает коллекцию динамической длины, такую ​​как List, а затем преобразует ее в массив, что занимает дополнительное время.

Память всегда будет выделяться дважды - или что-то близкое к этому. Поскольку вы не можете изменить размер массива, оба метода будут использовать какой-то механизм для сбора данных в растущей коллекции. (Ну, список сам по себе является растущей коллекцией.)

Список использует массив в качестве внутреннего хранилища и удваивает емкость при необходимости. Это означает, что в среднем 2/3 предметов было перераспределено по меньшей мере один раз, половина из них перераспределена по меньшей мере дважды, половина - по меньшей мере трижды и т. Д. Это означает, что каждый элемент в среднем был перераспределен в 1,3 раза, что не сильно увеличивает накладные расходы.

Помните также, что если вы собираете строки, сама коллекция содержит только ссылки на строки, сами строки не перераспределяются.

Сейчас 2020, и все используют .NET Core 3.1, поэтому я решил запустить некоторые тесты с Benchmark.NET.

TL; DR: ToArray () лучше с точки зрения производительности и лучше передает намерение, если вы не планируете изменять коллекцию.

    [MemoryDiagnoser]
    public class Benchmarks
    {
        [Params(0, 1, 6, 10, 39, 100, 666, 1000, 1337, 10000)]
        public int Count { get; set; }

        public IEnumerable<int> Items => Enumerable.Range(0, Count);

        [Benchmark(Description = "ToArray()", Baseline = true)]
        public int[] ToArray() => Items.ToArray();

        [Benchmark(Description = "ToList()")]
        public List<int> ToList() => Items.ToList();

        public static void Main() => BenchmarkRunner.Run<Benchmarks>();
    }

Результаты:

    BenchmarkDotNet=v0.12.0, OS=Windows 10.0.14393.3443 (1607/AnniversaryUpdate/Redstone1)
    Intel Core i5-4460 CPU 3.20GHz (Haswell), 1 CPU, 4 logical and 4 physical cores
    Frequency=3124994 Hz, Resolution=320.0006 ns, Timer=TSC
    .NET Core SDK=3.1.100
      [Host]     : .NET Core 3.1.0 (CoreCLR 4.700.19.56402, CoreFX 4.700.19.56404), X64 RyuJIT
      DefaultJob : .NET Core 3.1.0 (CoreCLR 4.700.19.56402, CoreFX 4.700.19.56404), X64 RyuJIT


    |    Method | Count |          Mean |       Error |      StdDev |        Median | Ratio | RatioSD |   Gen 0 | Gen 1 | Gen 2 | Allocated |
    |---------- |------ |--------------:|------------:|------------:|--------------:|------:|--------:|--------:|------:|------:|----------:|
    | ToArray() |     0 |      7.357 ns |   0.2096 ns |   0.1960 ns |      7.323 ns |  1.00 |    0.00 |       - |     - |     - |         - |
    |  ToList() |     0 |     13.174 ns |   0.2094 ns |   0.1958 ns |     13.084 ns |  1.79 |    0.05 |  0.0102 |     - |     - |      32 B |
    |           |       |               |             |             |               |       |         |         |       |       |           |
    | ToArray() |     1 |     23.917 ns |   0.4999 ns |   0.4676 ns |     23.954 ns |  1.00 |    0.00 |  0.0229 |     - |     - |      72 B |
    |  ToList() |     1 |     33.867 ns |   0.7350 ns |   0.6876 ns |     34.013 ns |  1.42 |    0.04 |  0.0331 |     - |     - |     104 B |
    |           |       |               |             |             |               |       |         |         |       |       |           |
    | ToArray() |     6 |     28.242 ns |   0.5071 ns |   0.4234 ns |     28.196 ns |  1.00 |    0.00 |  0.0280 |     - |     - |      88 B |
    |  ToList() |     6 |     43.516 ns |   0.9448 ns |   1.1949 ns |     42.896 ns |  1.56 |    0.06 |  0.0382 |     - |     - |     120 B |
    |           |       |               |             |             |               |       |         |         |       |       |           |
    | ToArray() |    10 |     31.636 ns |   0.5408 ns |   0.4516 ns |     31.657 ns |  1.00 |    0.00 |  0.0331 |     - |     - |     104 B |
    |  ToList() |    10 |     53.870 ns |   1.2988 ns |   2.2403 ns |     53.415 ns |  1.77 |    0.07 |  0.0433 |     - |     - |     136 B |
    |           |       |               |             |             |               |       |         |         |       |       |           |
    | ToArray() |    39 |     58.896 ns |   0.9441 ns |   0.8369 ns |     58.548 ns |  1.00 |    0.00 |  0.0713 |     - |     - |     224 B |
    |  ToList() |    39 |    138.054 ns |   2.8185 ns |   3.2458 ns |    138.937 ns |  2.35 |    0.08 |  0.0815 |     - |     - |     256 B |
    |           |       |               |             |             |               |       |         |         |       |       |           |
    | ToArray() |   100 |    119.167 ns |   1.6195 ns |   1.4357 ns |    119.120 ns |  1.00 |    0.00 |  0.1478 |     - |     - |     464 B |
    |  ToList() |   100 |    274.053 ns |   5.1073 ns |   4.7774 ns |    272.242 ns |  2.30 |    0.06 |  0.1578 |     - |     - |     496 B |
    |           |       |               |             |             |               |       |         |         |       |       |           |
    | ToArray() |   666 |    569.920 ns |  11.4496 ns |  11.2450 ns |    571.647 ns |  1.00 |    0.00 |  0.8688 |     - |     - |    2728 B |
    |  ToList() |   666 |  1,621.752 ns |  17.1176 ns |  16.0118 ns |  1,623.566 ns |  2.85 |    0.05 |  0.8793 |     - |     - |    2760 B |
    |           |       |               |             |             |               |       |         |         |       |       |           |
    | ToArray() |  1000 |    796.705 ns |  16.7091 ns |  19.8910 ns |    796.610 ns |  1.00 |    0.00 |  1.2951 |     - |     - |    4064 B |
    |  ToList() |  1000 |  2,453.110 ns |  48.1121 ns |  65.8563 ns |  2,460.190 ns |  3.09 |    0.10 |  1.3046 |     - |     - |    4096 B |
    |           |       |               |             |             |               |       |         |         |       |       |           |
    | ToArray() |  1337 |  1,057.983 ns |  20.9810 ns |  41.4145 ns |  1,041.028 ns |  1.00 |    0.00 |  1.7223 |     - |     - |    5416 B |
    |  ToList() |  1337 |  3,217.550 ns |  62.3777 ns |  61.2633 ns |  3,203.928 ns |  2.98 |    0.13 |  1.7357 |     - |     - |    5448 B |
    |           |       |               |             |             |               |       |         |         |       |       |           |
    | ToArray() | 10000 |  7,309.844 ns | 160.0343 ns | 141.8662 ns |  7,279.387 ns |  1.00 |    0.00 | 12.6572 |     - |     - |   40064 B |
    |  ToList() | 10000 | 23,858.032 ns | 389.6592 ns | 364.4874 ns | 23,759.001 ns |  3.26 |    0.08 | 12.6343 |     - |     - |   40096 B |

    // * Hints *
    Outliers
      Benchmarks.ToArray(): Default -> 2 outliers were removed (35.20 ns, 35.29 ns)
      Benchmarks.ToArray(): Default -> 2 outliers were removed (38.51 ns, 38.88 ns)
      Benchmarks.ToList(): Default  -> 1 outlier  was  removed (64.69 ns)
      Benchmarks.ToArray(): Default -> 1 outlier  was  removed (67.02 ns)
      Benchmarks.ToArray(): Default -> 1 outlier  was  removed (130.08 ns)
      Benchmarks.ToArray(): Default -> 1 outlier  was  detected (541.82 ns)
      Benchmarks.ToArray(): Default -> 1 outlier  was  removed (7.82 us)

    // * Legends *
      Count     : Value of the 'Count' parameter
      Mean      : Arithmetic mean of all measurements
      Error     : Half of 99.9% confidence interval
      StdDev    : Standard deviation of all measurements
      Median    : Value separating the higher half of all measurements (50th percentile)
      Ratio     : Mean of the ratio distribution ([Current]/[Baseline])
      RatioSD   : Standard deviation of the ratio distribution ([Current]/[Baseline])
      Gen 0     : GC Generation 0 collects per 1000 operations
      Gen 1     : GC Generation 1 collects per 1000 operations
      Gen 2     : GC Generation 2 collects per 1000 operations
      Allocated : Allocated memory per single operation (managed only, inclusive, 1KB = 1024B)
      1 ns      : 1 Nanosecond (0.000000001 sec)

Редактировать : последняя часть этого ответа недействительна. Впрочем, остальное пока полезная информация, поэтому я ее оставлю.

Я знаю, что это старый пост, но после того же вопроса и исследования я нашел кое-что интересное, чем стоит поделиться.

Во-первых, я согласен с @mquander и его ответом. Он прав, говоря, что с точки зрения производительности, они идентичны.

Тем не менее, я использовал Reflector, чтобы взглянуть на методы в System.Linq.Enumerableпространстве имен расширений, и заметил очень распространенную оптимизацию.
Когда это возможно, IEnumerable<T>источник приводится IList<T>или ICollection<T>оптимизирует метод. Например, посмотрите на ElementAt(int).

Интересно, что Microsoft решила оптимизировать только для IList<T>, но не для IList. Похоже, Microsoft предпочитает использовать IList<T>интерфейс.

System.Arrayтолько реализует IList, поэтому он не выиграет ни от одной из этих оптимизаций расширения.
Поэтому я утверждаю, что наилучшей практикой является использование .ToList()метода.
Если вы используете какой-либо из методов расширения или передаете список другому методу, есть вероятность, что он может быть оптимизирован для IList<T>.

Я обнаружил, что других эталонных тестов, которые люди здесь сделали, не хватает, так что вот мой недостаток. Дайте мне знать, если вы нашли что-то не так с моей методологией.

/* This is a benchmarking template I use in LINQPad when I want to do a
 * quick performance test. Just give it a couple of actions to test and
 * it will give you a pretty good idea of how long they take compared
 * to one another. It's not perfect: You can expect a 3% error margin
 * under ideal circumstances. But if you're not going to improve
 * performance by more than 3%, you probably don't care anyway.*/
void Main()
{
    // Enter setup code here
    var values = Enumerable.Range(1, 100000)
        .Select(i => i.ToString())
        .ToArray()
        .Select(i => i);
    values.GetType().Dump();
    var actions = new[]
    {
        new TimedAction("ToList", () =>
        {
            values.ToList();
        }),
        new TimedAction("ToArray", () =>
        {
            values.ToArray();
        }),
        new TimedAction("Control", () =>
        {
            foreach (var element in values)
            {
                // do nothing
            }
        }),
        // Add tests as desired
    };
    const int TimesToRun = 1000; // Tweak this as necessary
    TimeActions(TimesToRun, actions);
}


#region timer helper methods
// Define other methods and classes here
public void TimeActions(int iterations, params TimedAction[] actions)
{
    Stopwatch s = new Stopwatch();
    int length = actions.Length;
    var results = new ActionResult[actions.Length];
    // Perform the actions in their initial order.
    for (int i = 0; i < length; i++)
    {
        var action = actions[i];
        var result = results[i] = new ActionResult { Message = action.Message };
        // Do a dry run to get things ramped up/cached
        result.DryRun1 = s.Time(action.Action, 10);
        result.FullRun1 = s.Time(action.Action, iterations);
    }
    // Perform the actions in reverse order.
    for (int i = length - 1; i >= 0; i--)
    {
        var action = actions[i];
        var result = results[i];
        // Do a dry run to get things ramped up/cached
        result.DryRun2 = s.Time(action.Action, 10);
        result.FullRun2 = s.Time(action.Action, iterations);
    }
    results.Dump();
}

public class ActionResult
{
    public string Message { get; set; }
    public double DryRun1 { get; set; }
    public double DryRun2 { get; set; }
    public double FullRun1 { get; set; }
    public double FullRun2 { get; set; }
}

public class TimedAction
{
    public TimedAction(string message, Action action)
    {
        Message = message;
        Action = action;
    }
    public string Message { get; private set; }
    public Action Action { get; private set; }
}

public static class StopwatchExtensions
{
    public static double Time(this Stopwatch sw, Action action, int iterations)
    {
        sw.Restart();
        for (int i = 0; i < iterations; i++)
        {
            action();
        }
        sw.Stop();

        return sw.Elapsed.TotalMilliseconds;
    }
}
#endregion

Вы можете скачать скрипт LINQPad здесь .

Результаты:

Изменяя код выше, вы обнаружите, что:

1. Разница менее значительна при работе с меньшими массивами .
2. Разница менее значима, когда речь идет о ints, а не strings.
3. Использование больших structs вместо strings обычно занимает намного больше времени, но на самом деле не сильно меняет соотношение.

Это согласуется с выводами ответов с наибольшим количеством голосов:

1. Вы вряд ли заметите разницу в производительности, если ваш код часто создает много больших списков данных. (Разница составляла всего 200 мс при создании 1000 списков по 100 тыс. Строк).
2. ToList() постоянно работает быстрее и будет лучшим выбором, если вы не планируете долго держаться за результаты.

Обновить

@JonHanna указала, что в зависимости от реализации Selectдля реализации ToList()или может быть возможно ToArray()заранее предсказать размер результирующей коллекции. Замена .Select(i => i)в приведенном выше коде Where(i => true) дает очень похожие результаты на данный момент, и, скорее всего, это будет сделано независимо от реализации .NET.

Вы должны основывать свое решение на том ToListили ToArrayином выборе дизайна. Если вы хотите коллекцию, которая может быть повторена и доступна только по индексу, выберите ToArray. Если вам нужны дополнительные возможности добавления и удаления из коллекции позже без особых хлопот, сделайте это ToList(на самом деле вы не можете добавить массив, но обычно это не самый подходящий инструмент для него).

Если производительность имеет значение, вы должны также подумать, что будет быстрее работать. Реально, вы не будете звонить ToListили ToArrayмиллион раз, но можете работать с полученным сбором миллион раз. В этом отношении []лучше, так List<>как []с некоторыми накладными расходами. Посмотрите эту ветку для сравнения эффективности: какая из них более эффективна: List <int> или int []

В моих собственных тестах некоторое время назад я нашел ToArrayбыстрее. И я не уверен, насколько искажены были тесты. Разница в производительности настолько незначительна, что заметна, только если вы выполняете эти запросы в цикле миллионы раз.

Очень поздний ответ, но я думаю, что он будет полезен для Google.

Они оба отстой, когда они созданы с помощью linq. Они оба реализуют один и тот же код для изменения размера буфера, если это необходимо . ToArrayвнутренне использует класс для преобразования IEnumerable<>в массив, выделяя массив из 4 элементов. Если этого недостаточно, он удваивает размер, создавая новый массив, удваивая размер текущего и копируя в него текущий массив. В конце он выделяет новый массив количества ваших предметов. Если ваш запрос возвращает 129 элементов, то ToArray сделает 6 выделений и операций копирования памяти, чтобы создать массив из 256 элементов, а затем - еще один массив из 129, который нужно вернуть. так много для эффективности памяти.

ToList делает то же самое, но пропускает последнее распределение, так как вы можете добавлять элементы в будущем. Список не заботится, создан ли он из запроса linq или создан вручную.

для создания List лучше с памятью, но хуже с процессором, так как list - универсальное решение, каждое действие требует проверки диапазона в дополнение к внутренней проверке диапазона .net для массивов.

Поэтому, если вы будете повторять свой набор результатов слишком много раз, тогда массивы хороши, поскольку это означает меньше проверок диапазона, чем списки, а компиляторы обычно оптимизируют массивы для последовательного доступа.

Распределение инициализации списка может быть лучше, если вы укажете параметр емкости при его создании. В этом случае он будет выделять массив только один раз, при условии, что вы знаете размер результата. ToListВ linq не указана перегрузка для ее предоставления, поэтому мы должны создать наш метод расширения, который создает список с заданной емкостью, а затем использует List<>.AddRange.

Чтобы закончить этот ответ, я должен написать следующие предложения

1. В конце вы можете использовать либо ToArray, либо ToList, производительность не будет такой разной (см. Ответ @EMP).
2. Вы используете C #. Если вам нужна производительность, не беспокойтесь о написании кода с высокой производительностью, а не о том, чтобы не писать код с плохой производительностью.
3. Всегда нацеливайтесь на x64 для высокопроизводительного кода. AFAIK, x64 JIT основан на компиляторе C ++ и выполняет некоторые забавные вещи, такие как оптимизация хвостовой рекурсии.
4. С 4.5 вы также можете наслаждаться оптимизацией по профилю и многоядерным JIT.
5. Наконец, вы можете использовать шаблон async / await для более быстрой обработки.

Это старый вопрос - но для удобства пользователей, которые сталкиваются с ним, существует также и альтернатива «Memoizing» для Enumerable - который приводит к кешированию и прекращению многократного перечисления оператора Linq, чем и является ToArray () и ToList () используются много, хотя атрибуты коллекции списка или массива никогда не используются.

Memoize доступен в библиотеке RX / System.Interactive и объясняется здесь: Больше LINQ с System.Interactive

(Из блога Барта де Смета, который настоятельно рекомендуется прочитать, если вы много работаете с Linq to Objects)

Один из вариантов - добавить собственный метод расширения, который возвращает только для чтения ICollection<T> . Это может быть лучше, чем использование, ToListили ToArrayкогда вы не хотите использовать либо свойства индексации массива / списка, либо добавлять / удалять из списка.

public static class EnumerableExtension
{
    /// <summary>
    /// Causes immediate evaluation of the linq but only if required.
    /// As it returns a readonly ICollection, is better than using ToList or ToArray
    /// when you do not want to use the indexing properties of an IList, or add to the collection.
    /// </summary>
    /// <typeparam name="T"></typeparam>
    /// <param name="enumerable"></param>
    /// <returns>Readonly collection</returns>
    public static ICollection<T> Evaluate<T>(this IEnumerable<T> enumerable)
    {
        //if it's already a readonly collection, use it
        var collection = enumerable as ICollection<T>;
        if ((collection != null) && collection.IsReadOnly)
        {
            return collection;
        }
        //or make a new collection
        return enumerable.ToList().AsReadOnly();
    }
}

Модульные тесты:

[TestClass]
public sealed class EvaluateLinqTests
{
    [TestMethod]
    public void EvalTest()
    {
        var list = new List<int> {1, 2, 3};
        var linqResult = list.Select(i => i);
        var linqResultEvaluated = list.Select(i => i).Evaluate();
        list.Clear();
        Assert.AreEqual(0, linqResult.Count());
        //even though we have cleared the underlying list, the evaluated list does not change
        Assert.AreEqual(3, linqResultEvaluated.Count());
    }

    [TestMethod]
    public void DoesNotSaveCreatingListWhenHasListTest()
    {
        var list = new List<int> {1, 2, 3};
        var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
        //list is not readonly, so we expect a new list
        Assert.AreNotSame(list, linqResultEvaluated);
    }

    [TestMethod]
    public void SavesCreatingListWhenHasReadonlyListTest()
    {
        var list = new List<int> {1, 2, 3}.AsReadOnly();
        var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
        //list is readonly, so we don't expect a new list
        Assert.AreSame(list, linqResultEvaluated);
    }

    [TestMethod]
    public void SavesCreatingListWhenHasArrayTest()
    {
        var list = new[] {1, 2, 3};
        var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
        //arrays are readonly (wrt ICollection<T> interface), so we don't expect a new object
        Assert.AreSame(list, linqResultEvaluated);
    }

    [TestMethod]
    [ExpectedException(typeof (NotSupportedException))]
    public void CantAddToResultTest()
    {
        var list = new List<int> {1, 2, 3};
        var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
        Assert.AreNotSame(list, linqResultEvaluated);
        linqResultEvaluated.Add(4);
    }

    [TestMethod]
    [ExpectedException(typeof (NotSupportedException))]
    public void CantRemoveFromResultTest()
    {
        var list = new List<int> {1, 2, 3};
        var linqResultEvaluated = list.Evaluate();
        Assert.AreNotSame(list, linqResultEvaluated);
        linqResultEvaluated.Remove(1);
    }
}

ToListAsync<T>() является предпочтительным.

В Entity Framework 6 оба метода в конечном итоге вызывают один и тот же внутренний метод, но ToArrayAsync<T>()вызывают list.ToArray()в конце, который реализован как

T[] array = new T[_size];
Array.Copy(_items, 0, array, 0, _size);
return array;

Так что ToArrayAsync<T>()имеет некоторые накладные расходы, поэтому ToListAsync<T>()является предпочтительным.

Старый вопрос, но новые вопросы всегда.

Согласно источнику System.Linq.Enumerable , ToListпросто верните a new List(source), а ToArrayиспользуйте a new Buffer<T>(source).ToArray()для возврата a T[].

О распределении памяти:

При работе на IEnumerable<T>единственном объекте ToArrayвыделяйте память еще один раз, чем ToList. Но вам не нужно заботиться об этом в большинстве случаев, потому что GC будет выполнять сборку мусора при необходимости.

О времени выполнения эффективного:

Те, кто задают этот вопрос, могут запустить следующий код на своей машине, и вы получите ответ.

class PersonC
{
    public Guid uuid;
    public string name;
    public int age;
    public bool sex;
    public DateTime BirthDay;
    public double weight;
}

struct PersonS
{
    public Guid uuid;
    public string name;
    public int age;
    public bool sex;
    public DateTime BirthDay;
    public double weight;
}

class PersonT<T> : IEnumerable<T>
{
    private List<T> items;
    public PersonT(IEnumerable<T> init)
    {
        items = new List<T>(init);
    }

    public IEnumerator<T> GetEnumerator() => items.GetEnumerator();
    IEnumerator IEnumerable.GetEnumerator() => items.GetEnumerator();
}

private IEnumerable<PersonC> C(int count)
{
    for (var i = 0; i < count; ++i)
    {
        var guid = Guid.NewGuid();
        var guidBytes = guid.ToByteArray(); //16 bytes
        yield return new PersonC
        {
            uuid = guid,
            name = guid.ToString(),
            age = guidBytes[0] ^ guidBytes[7],
            sex = guidBytes[14] % 2 == 0,
            BirthDay = DateTime.Now.AddDays(-guidBytes[11] * 18),
            weight = guidBytes[12] * 100
        };
    }
}

private IEnumerable<PersonS> S(int count)
{
    for (var i = 0; i < count; ++i)
    {
        var guid = Guid.NewGuid();
        var guidBytes = guid.ToByteArray(); //16 bytes
        yield return new PersonS
        {
            uuid = guid,
            name = guid.ToString(),
            age = guidBytes[0] ^ guidBytes[7],
            sex = guidBytes[14] % 2 == 0,
            BirthDay = DateTime.Now.AddDays(-guidBytes[11] * 18),
            weight = guidBytes[12] * 100
        };
    }
}

private void MakeLog(string test, List<long> log) =>
    Console.WriteLine("{0} {1} ms -> [{2}]",
        test,
        log.Average(),
        string.Join(", ", log)
    );

private void Test1(int times, int count)
{
    var test = Enumerable.Range(1, times).ToArray();

    MakeLog("C.ToList", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = C(count).ToList();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());

    MakeLog("C.ToArray", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = C(count).ToArray();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());

    MakeLog("S.ToList", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = S(count).ToList();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());

    MakeLog("S.ToArray", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = S(count).ToArray();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());
}

private void Test2(int times, int count)
{
    var test = Enumerable.Range(1, times).ToArray();

    var dataC1 = new PersonT<PersonC>(C(count));
    var dataS1 = new PersonT<PersonS>(S(count));

    MakeLog("C1.ToList", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = dataC1.ToList();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());

    MakeLog("C1.ToArray", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = dataC1.ToArray();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());

    MakeLog("S1.ToList", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = dataS1.ToList();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());

    MakeLog("S1.ToArray", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = dataS1.ToArray();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());
}

private void Test3(int times, int count)
{
    var test = Enumerable.Range(1, times).ToArray();

    var dataC2 = (ICollection<PersonC>) new List<PersonC>(C(count));
    var dataS2 = (ICollection<PersonS>) new List<PersonS>(S(count));

    MakeLog("C2.ToList", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = dataC2.ToList();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());

    MakeLog("C2.ToArray", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = dataC2.ToArray();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());

    MakeLog("S2.ToList", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = dataS2.ToList();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());

    MakeLog("S2.ToArray", test.Select(o =>
    {
        var sw = new Stopwatch();
        GC.Collect();
        sw.Start();
        var ret = dataS2.ToArray();
        sw.Stop();
        return sw.ElapsedMilliseconds;
    }).ToList());
}

private void TestMain()
{
    const int times = 100;
    const int count = 1_000_000 + 1;
    Test1(times, count);
    Test2(times, count);
    Test3(times, count);
}

Я получил эти результаты на моей машине:

Группа 1:

C.ToList 761.79 ms -> [775, 755, 759, 759, 756, 759, 765, 750, 757, 762, 759, 754, 757, 753, 763, 753, 759, 756, 768, 754, 763, 757, 757, 777, 780, 758, 754, 758, 762, 754, 758, 757, 763, 758, 760, 754, 761, 755, 764, 847, 952, 755, 747, 763, 760, 758, 754, 763, 761, 758, 750, 764, 757, 763, 762, 756, 753, 759, 759, 757, 758, 779, 765, 760, 760, 756, 760, 756, 755, 764, 759, 753, 757, 760, 752, 764, 758, 760, 758, 760, 755, 761, 751, 753, 761, 762, 761, 758, 759, 752, 765, 756, 760, 755, 757, 753, 760, 751, 755, 779]
C.ToArray 782.56 ms -> [783, 774, 771, 771, 773, 774, 775, 775, 772, 770, 771, 774, 771, 1023, 975, 772, 767, 776, 771, 779, 772, 779, 775, 771, 775, 773, 775, 771, 765, 774, 770, 781, 772, 771, 781, 762, 817, 770, 775, 779, 769, 774, 763, 775, 777, 769, 777, 772, 775, 778, 775, 771, 770, 774, 772, 769, 772, 769, 774, 775, 768, 775, 769, 774, 771, 776, 774, 773, 778, 769, 778, 767, 770, 787, 783, 779, 771, 768, 805, 780, 779, 767, 773, 771, 773, 785, 1044, 853, 775, 774, 775, 771, 770, 769, 770, 776, 770, 780, 821, 770]
S.ToList 704.2 ms -> [687, 702, 709, 691, 694, 710, 696, 698, 700, 694, 701, 719, 706, 694, 702, 699, 699, 703, 704, 701, 703, 705, 697, 707, 691, 697, 707, 692, 721, 698, 695, 700, 704, 700, 701, 710, 700, 705, 697, 711, 694, 700, 695, 698, 701, 692, 696, 702, 690, 699, 708, 700, 703, 714, 701, 697, 700, 699, 694, 701, 697, 696, 699, 694, 709, 1068, 690, 706, 699, 699, 695, 708, 695, 704, 704, 700, 695, 704, 695, 696, 702, 700, 710, 708, 693, 697, 702, 694, 700, 706, 699, 695, 706, 714, 704, 700, 695, 697, 707, 704]
S.ToArray 742.5 ms -> [742, 743, 733, 745, 741, 724, 738, 745, 728, 732, 740, 727, 739, 740, 726, 744, 758, 732, 744, 745, 730, 739, 738, 723, 745, 757, 729, 741, 736, 724, 744, 756, 739, 766, 737, 725, 741, 742, 736, 748, 742, 721, 746, 1043, 806, 747, 731, 727, 742, 742, 726, 738, 746, 727, 739, 743, 730, 744, 753, 741, 739, 746, 728, 740, 744, 734, 734, 738, 731, 747, 736, 731, 765, 735, 726, 740, 743, 730, 746, 742, 725, 731, 757, 734, 738, 741, 732, 747, 744, 721, 742, 741, 727, 745, 740, 730, 747, 760, 737, 740]

C1.ToList 32.34 ms -> [35, 31, 31, 31, 32, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 31, 33, 32, 31, 31, 31, 31, 30, 32, 31, 31, 31, 31, 32, 30, 31, 31, 31, 30, 32, 31, 31, 31, 36, 31, 31, 31, 32, 30, 31, 32, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 31, 31, 31, 31, 33, 32, 31, 32, 31, 31, 33, 31, 31, 31, 31, 31, 32, 31, 32, 31, 34, 38, 68, 42, 79, 33, 31, 31, 31, 31, 31, 30, 30, 30, 30, 31, 31, 31, 31, 32, 31, 32, 31, 31, 31, 32, 33, 33, 31, 31]
C1.ToArray 56.32 ms -> [57, 56, 59, 54, 54, 55, 56, 57, 54, 54, 55, 55, 57, 56, 59, 57, 56, 58, 56, 56, 54, 56, 57, 55, 55, 55, 57, 58, 57, 58, 55, 55, 56, 55, 57, 56, 56, 59, 56, 56, 56, 56, 58, 56, 57, 56, 56, 57, 56, 55, 56, 56, 56, 59, 56, 56, 56, 55, 55, 54, 55, 54, 57, 56, 56, 56, 55, 55, 56, 56, 56, 59, 56, 56, 57, 56, 57, 56, 56, 56, 56, 62, 55, 56, 56, 56, 69, 57, 58, 56, 57, 58, 56, 57, 56, 56, 56, 56, 56, 56]
S1.ToList 88.69 ms -> [96, 90, 90, 89, 91, 88, 89, 90, 96, 89, 89, 89, 90, 90, 90, 89, 90, 90, 89, 90, 89, 91, 89, 91, 89, 91, 89, 90, 90, 89, 87, 88, 87, 88, 87, 87, 87, 87, 88, 88, 87, 87, 89, 87, 87, 87, 91, 88, 87, 86, 89, 87, 90, 89, 89, 90, 89, 87, 87, 87, 86, 87, 88, 90, 88, 87, 87, 92, 87, 87, 88, 88, 88, 86, 86, 87, 88, 87, 87, 87, 89, 87, 89, 87, 90, 89, 89, 89, 91, 89, 90, 89, 90, 88, 90, 90, 90, 88, 89, 89]
S1.ToArray 143.26 ms -> [130, 129, 130, 131, 133, 130, 131, 130, 135, 137, 130, 136, 132, 131, 130, 131, 132, 130, 132, 136, 130, 131, 157, 153, 194, 364, 176, 189, 203, 194, 189, 192, 183, 140, 142, 147, 145, 134, 159, 158, 142, 167, 130, 143, 145, 144, 160, 154, 156, 153, 153, 164, 142, 145, 137, 134, 145, 143, 142, 135, 133, 133, 135, 134, 134, 139, 139, 133, 134, 141, 133, 132, 133, 132, 133, 131, 135, 132, 133, 132, 128, 128, 130, 132, 129, 129, 129, 129, 129, 128, 134, 129, 129, 129, 129, 128, 128, 137, 130, 131]

C2.ToList 3.25 ms -> [5, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3]
C2.ToArray 3.37 ms -> [4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 5, 4, 9, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 4, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 4, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 4, 3, 3, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 4, 3, 3, 3, 3, 3, 4, 3, 4, 3, 3, 3]
S2.ToList 37.72 ms -> [38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 40, 38, 38, 39, 39, 38, 38, 38, 38, 37, 37, 37, 37, 39, 37, 37, 39, 38, 37, 37, 37, 37, 39, 38, 37, 37, 38, 37, 38, 37, 37, 38, 37, 37, 37, 38, 37, 37, 36, 37, 38, 37, 39, 37, 39, 38, 37, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 37, 38, 38, 38, 38, 38, 37, 38, 37, 37, 38, 37, 37, 39, 41, 37, 38, 38, 37, 37, 37, 37, 38, 37, 37, 37, 40, 37, 37, 37, 37, 39, 38]
S2.ToArray 38.86 ms -> [39, 37, 39, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 39, 38, 38, 38, 39, 37, 38, 38, 38, 38, 38, 37, 37, 38, 37, 37, 38, 38, 40, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 39, 38, 38, 39, 38, 38, 40, 38, 39, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 39, 39, 37, 38, 38, 39, 71, 78, 37, 37, 37, 39, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 38, 39, 38, 38, 38]