É melhor chamar ToList () ou ToArray () em consultas LINQ?

Frequentemente, encontro o caso em que quero avaliar uma consulta exatamente onde a declaro. Isso geralmente ocorre porque eu preciso iterá-lo várias vezes e é caro calcular. Por exemplo:

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

Isso funciona bem. Mas se não vou modificar o resultado, é melhor ligar em ToArray()vez de ToList().

Gostaria de saber, no entanto, se ToArray()é implementado pela primeira chamada ToList()e, portanto, é menos eficiente de memória do que apenas a chamada ToList().

Eu sou louco? Devo apenas ligar ToArray()- em segurança, sabendo que a memória não será alocada duas vezes?

A menos que você simplesmente precise de uma matriz para atender a outras restrições que deve usar ToList. Na maioria dos cenários ToArray, alocará mais memória que ToList.

Ambos usam matrizes para armazenamento, mas ToListtêm uma restrição mais flexível. Ele precisa que a matriz seja pelo menos tão grande quanto o número de elementos na coleção. Se a matriz for maior, isso não é um problema. No entanto, ToArrayprecisa que o array seja dimensionado exatamente para o número de elementos.

Para atender a essa restrição, ToArraymuitas vezes é necessário mais uma alocação do que ToList. Depois de ter uma matriz grande o suficiente, ela aloca uma matriz exatamente do tamanho correto e copia os elementos de volta para essa matriz. O único momento em que isso pode ser evitado é quando o algoritmo de crescimento da matriz coincide com o número de elementos que precisam ser armazenados (definitivamente em minoria).

EDITAR

Algumas pessoas me perguntaram sobre a consequência de ter uma memória extra não utilizada no List<T>valor.

Esta é uma preocupação válida. Se a coleção criada tiver vida longa, nunca for modificada após a criação e tiver uma grande chance de aterrissar no heap Gen2, é melhor aproveitar a alocação extra ToArrayantecipadamente.

Em geral, embora eu ache que este é o caso mais raro. É muito mais comum ver muitas ToArraychamadas que são imediatamente passadas para outros usos de memória de curta duração, caso em que ToListé comprovadamente melhor.

A chave aqui é o perfil, perfil e, em seguida, perfil um pouco mais.

A diferença de desempenho será insignificante, pois List<T> é implementada como uma matriz de tamanho dinâmico. Chamar qualquer um ToArray()(que usa uma Buffer<T>classe interna para aumentar a matriz) ou ToList()(que chama o List<T>(IEnumerable<T>)construtor) acabará sendo uma questão de colocá-los em uma matriz e aumentar a matriz até que ela se ajuste a todos.

Se você deseja confirmação concreta desse fato, confira a implementação dos métodos em questão no Reflector - você verá que eles se resumem a um código quase idêntico.

(sete anos depois ...)

Algumas outras (boas) respostas se concentraram nas diferenças microscópicas de desempenho que ocorrerão.

Este post é apenas um complemento para mencionar a diferença semântica existente entre a IEnumerator<T>produzida por uma matriz ( T[]) em comparação com a retornada por a List<T>.

Melhor ilustrado com o exemplo:

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);
}

O código acima será executado sem exceção e produz a saída:

1
2
3
4
5
6
7
8
900
10

Isso mostra que o IEnumarator<int>retorno de um int[]não acompanha se a matriz foi modificada desde a criação do enumerador.

Observe que eu declarei a variável local sourcecomo um IList<int>. Dessa maneira, asseguro-me de que o compilador C # não otimize a foreachinstrução para algo equivalente a um for (var idx = 0; idx < source.Length; idx++) { /* ... */ }loop. Isso é algo que o compilador C # pode fazer se eu usar var source = ...;. Na minha versão atual do .NET framework, o enumerador real usado aqui é um tipo de referência não pública, System.SZArrayHelper+SZGenericArrayEnumerator`1[System.Int32]mas é claro que esse é um detalhe de implementação.

Agora, se eu mudar .ToArray()para .ToList(), eu só começar:

1
2
3
4
5

seguido de uma System.InvalidOperationExceptionafirmação explícita:

A coleção foi modificada; operação de enumeração pode não ser executada.

O enumerador subjacente nesse caso é o tipo de valor mutável público System.Collections.Generic.List`1+Enumerator[System.Int32](dentro de uma IEnumerator<int>caixa nesse caso porque eu uso IList<int>).

Em conclusão, o enumerador produzido por aList<T>controla se a lista é alterada durante a enumeração, enquanto o enumerador produzido porT[]não. Portanto, considere essa diferença ao escolher entre.ToList()e.ToArray().

As pessoas costumam adicionar um extra .ToArray() ou .ToList()para contornar uma coleção que controla se ela foi modificada durante a vida útil de um enumerador.

(Se alguém quiser saber como a empresa List<>controla se a coleção foi modificada, há um campo particular _versionnessa classe que é alterado toda vez que a List<>atualização é feita.)

Concordo com o @mquander que a diferença de desempenho deve ser insignificante. No entanto, eu queria compará-lo para ter certeza, então fiz - e é insignificante.

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

Cada matriz / lista de origem tinha 1000 elementos. Assim, você pode ver que as diferenças de tempo e memória são insignificantes.

Minha conclusão: você também pode usar ToList () , uma vez que a List<T>fornece mais funcionalidade que uma matriz, a menos que alguns bytes de memória realmente sejam importantes para você.

ToList()geralmente é preferível se você o usar IEnumerable<T>(no ORM, por exemplo). Se o comprimento da sequência não for conhecido no início, ToArray()crie uma coleção de comprimento dinâmico como Lista e depois a converta em matriz, o que leva um tempo extra.

A memória sempre será alocada duas vezes - ou algo próximo disso. Como você não pode redimensionar uma matriz, os dois métodos usarão algum tipo de mecanismo para reunir os dados em uma coleção crescente. (Bem, a lista é uma coleção crescente em si mesma.)

A lista usa uma matriz como armazenamento interno e dobra a capacidade quando necessário. Isso significa que, em média, 2/3 dos itens foram realocados pelo menos uma vez, metade dos que foram realocados pelo menos duas vezes, metade dos que pelo menos três vezes e assim por diante. Isso significa que cada item foi realocado em média 1,3 vezes, o que não representa muita sobrecarga.

Lembre-se também de que, se você estiver coletando cadeias, a própria coleção conterá apenas as referências às cadeias, as próprias cadeias não serão realocadas.

É 2020 lá fora e todo mundo está usando o .NET Core 3.1, então decidi executar alguns benchmarks com o Benchmark.NET.

TL; DR: ToArray () é melhor em termos de desempenho e faz um trabalho melhor ao transmitir intenções, se você não planeja alterar a coleção.

    [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>();
    }

Os resultados são:

    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)

Editar : a última parte desta resposta não é válida. No entanto, o restante ainda é uma informação útil, então deixarei.

Sei que este é um post antigo, mas depois de ter a mesma pergunta e fazer algumas pesquisas, encontrei algo interessante que vale a pena compartilhar.

Primeiro, concordo com o @mquander e sua resposta. Ele está certo ao dizer que, em termos de desempenho, os dois são idênticos.

No entanto, tenho usado o Reflector para examinar os métodos no System.Linq.Enumerableespaço de nomes das extensões e notei uma otimização muito comum.
Sempre que possível, a IEnumerable<T>fonte é convertida para IList<T>ou ICollection<T>para otimizar o método. Por exemplo, olhe ElementAt(int).

Curiosamente, a Microsoft optou por otimizar apenas IList<T>, mas não IList. Parece que a Microsoft prefere usar a IList<T>interface.

System.Arrayimplementa apenas IList, portanto, não se beneficiará de nenhuma dessas otimizações de extensão.
Portanto, afirmo que a melhor prática é usar o método.ToList() método
Se você usar qualquer um dos métodos de extensão ou passar a lista para outro método, é possível que ele seja otimizado para um IList<T>.

Eu encontrei os outros benchmarks que as pessoas fizeram aqui faltando, então aqui está a minha falha. Deixe-me saber se você encontrar algo errado com a minha metodologia.

/* 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

Você pode baixar o script LINQPad aqui .

Resultados:

Ajustando o código acima, você descobrirá que:

1. A diferença é menos significativa ao lidar com matrizes menores .
2. A diferença é menos significativa ao lidar com ints em vez de strings.
3. Usar structs grandes em vez de strings geralmente leva muito mais tempo, mas na verdade não altera muito a proporção.

Isso concorda com as conclusões das respostas mais votadas:

1. É improvável que você note uma diferença de desempenho, a menos que seu código esteja produzindo muitas vezes grandes listas de dados. (Havia apenas uma diferença de 200ms na criação de 1000 listas de 100K strings cada.)
2. ToList() é executado de forma consistente com mais rapidez e seria uma escolha melhor se você não planeja manter os resultados por um longo tempo.

Atualizar

A @JonHanna apontou que, dependendo da implementação Select, é possível que uma ToList()ou ToArray()implementação preveja o tamanho da coleção resultante com antecedência. A substituição .Select(i => i)no código acima por Where(i => true) resultados muito semelhantes no momento e é mais provável que isso seja feito independentemente da implementação do .NET.

Você deve basear sua decisão de escolher ToListou com ToArraybase no que é ideal a escolha do design. Se você deseja uma coleção que só pode ser iterada e acessada por índice, escolha ToArray. Se você quiser recursos adicionais para adicionar e remover da coleção mais tarde, sem muito aborrecimento, faça um ToList(não é realmente que você não possa adicionar a uma matriz, mas essa não é a ferramenta correta para isso normalmente).

Se o desempenho for importante, considere também o que seria mais rápido de operar. Realisticamente, você não telefonará ToListou ToArrayum milhão de vezes, mas poderá trabalhar na coleção obtida um milhão de vezes. Nesse aspecto []é melhor, pois List<>é []com alguma sobrecarga. Veja este tópico para obter algumas comparações de eficiência: Qual é mais eficiente: List <int> ou int []

Nos meus próprios testes, há um tempo atrás, eu encontrei ToArraymais rápido. E não tenho certeza de quão distorcidos os testes foram. A diferença de desempenho é tão insignificante, que pode ser notada apenas se você estiver executando essas consultas em um loop milhões de vezes.

Uma resposta muito tardia, mas acho que será útil para os googlers.

Ambos são péssimos quando criaram usando linq. Ambos implementam o mesmo código para redimensionar o buffer, se necessário . ToArrayusa internamente uma classe para converterIEnumerable<> em matriz, alocando uma matriz de 4 elementos. Se isso não for suficiente, ele dobrará o tamanho criando uma nova matriz, dobrando o tamanho da corrente e copiando a matriz atual para ela. No final, ele aloca uma nova matriz de contagem de seus itens. Se sua consulta retornar 129 elementos, o ToArray fará 6 alocações e operações de cópia de memória para criar uma matriz de 256 elementos e, em seguida, uma outra matriz de 129 para retornar. muito pela eficiência da memória.

A ToList faz a mesma coisa, mas ignora a última alocação, pois você pode adicionar itens no futuro. A lista não se importa se é criada a partir de uma consulta linq ou criada manualmente.

para criação A lista é melhor com memória, mas pior com a CPU, uma vez que a lista é uma solução genérica. Toda ação requer verificações de alcance adicionais às verificações internas de arrays do .net.

Portanto, se você repetir o conjunto de resultados muitas vezes, as matrizes serão boas, pois significam menos verificações de intervalo do que as listas, e os compiladores geralmente otimizam as matrizes para acesso seqüencial.

A alocação de inicialização da lista pode ser melhor se você especificar o parâmetro de capacidade ao criá-lo. Nesse caso, ele alocará a matriz apenas uma vez, supondo que você saiba o tamanho do resultado. ToListO linq não especifica uma sobrecarga para fornecê-lo, portanto, precisamos criar nosso método de extensão que cria uma lista com a capacidade especificada e depois usa List<>.AddRange.

Para finalizar esta resposta, tenho que escrever as seguintes frases

1. No final, você pode usar um ToArray ou ToList, o desempenho não será tão diferente (consulte a resposta do @EMP).
2. Você está usando c #. Se você precisar de desempenho, não se preocupe em escrever sobre código de alto desempenho, mas se preocupe em não escrever código de desempenho ruim.
3. Sempre segure x64 para obter código de alto desempenho. O AFAIK, x64 JIT é baseado no compilador C ++ e faz algumas coisas engraçadas, como otimizações de recursão de cauda.
4. Com o 4.5, você também pode aproveitar a otimização guiada por perfil e o JIT multinúcleo.
5. Por fim, você pode usar o padrão async / waitit para processá-lo mais rapidamente.

Essa é uma pergunta antiga - mas para o benefício dos usuários que a encontram, há também uma alternativa de 'Memoizar' o Enumerável - que tem o efeito de armazenar em cache e interromper a enumeração múltipla de uma instrução Linq, que é o que ToArray () e ToList () são usados ​​muito, mesmo que os atributos de coleção da lista ou matriz nunca sejam usados.

Memoize está disponível na RX / System.Interactive lib e é explicado aqui: Mais LINQ com System.Interactive

( No blog de Bart De'Smet, que é uma leitura altamente recomendada se você estiver trabalhando muito com o Linq to Objects)

Uma opção é adicionar seu próprio método de extensão que retorna apenas uma leitura ICollection<T> . Isso pode ser melhor do que usar ToListou ToArrayquando você não deseja usar as propriedades de indexação de uma matriz / lista ou adicionar / remover de uma lista.

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();
    }
}

Testes unitários:

[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>() é preferível.

No Entity Framework 6, ambos os métodos chamam o mesmo método interno, mas ToArrayAsync<T>()chama list.ToArray()no final, que é implementado como

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

O mesmo ocorre ToArrayAsync<T>()com algumas despesas gerais, portanto ToListAsync<T>()é preferido.

Pergunta antiga, mas novos questionadores o tempo todo.

De acordo com a fonte do System.Linq.Enumerable , ToListbasta retornar a new List(source), enquanto ToArrayusa a new Buffer<T>(source).ToArray()para retornar a T[].

Sobre a alocação de memória:

Enquanto estiver executando em um IEnumerable<T>único objeto, ToArrayaloque memória mais uma vez que ToList. Mas você não precisa se preocupar com isso na maioria dos casos, porque o GC fará a coleta de lixo quando necessário.

Sobre o tempo de execução eficiente:

Aqueles que estão questionando essa pergunta podem executar o código a seguir em sua própria máquina e você receberá sua resposta.

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);
}

Eu obtive estes resultados na minha máquina:

Grupo 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]
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