数据结构：
计算机程序的灵魂
数据结构选取的好坏直接决定了算法效率的高低和实现的复杂程度
数据结构的组织与访问特性，决定了算法的选取与实现
List<T>
用数组保存数据
-数据项查找复杂度为O(n)
-下标查找复杂度为O(1)
当数据空间不够时，扩大1陪空间
将数据从原有缓冲区复制到新的缓冲区中
带来O（n)的数据复制开销
最坏可能带来sizeof(T)*(n-1)的空间浪费 可以使用TrimExcess来缩紧
插入数据时最坏可能会带来n-1次数据复制
-小心InsertRange里面的效率陷阱 对于非System.Generic.ICollection<T>集合的操作
-用Insert插入多个数据可能会导致效率低下。
当删除数据时最坏可能带来n-1次数据复制，
RemoveAt,RemoveRange,RemoveAll的复杂度在同一个数量级上
对于一组数据的删除循环调用RemoveAt效率最低。
提供QuickSort排序和二分查找的方法。
对象在枚举操作时不能够被修改。
非线程安全，在多线程环境中需要竞争条件保护。
构建lock-free的List<T>
SortedList<K,V>
key与value分别保存在二个数组中，
key在数组中有序排列，保证K，v数组中的下标相同
当数据空间不够时，扩大1倍空间
将数据从原有缓冲区复制到新的缓冲区中
带来O（n)的数据复制开销
最坏可能带来sizeof(T)*(n-1)的空间浪费，可以使用TrimExcess来缩紧
以KEY检索数据时复杂度为O(log2N)
采用二分法查找
在添加/插入数据时会先通过二分查找定位
对原有缓冲区的部分数据进行移动，最坏情况下需要移动N-1个元素
非线程安全。