先看再点赞,给自己一点思考的时间,思考过后请毫不犹豫微信搜索【沉默王二】,关注这个靠才华苟且的程序员。
本文 GitHub github.com/itwanger 已收录,里面还有技术大佬整理的面试题,以及二哥的系列文章。

ArrayListLinkedList 是 List 接口的两种不同实现,并且两者都不是线程安全的。但初学者往往搞不清楚它们两者之间的区别,不知道什么时候该用 ArrayList,什么时候该用 LinkedList,那这篇文章就来传道受业解惑一下。


ArrayList 内部使用的动态数组来存储元素,LinkedList 内部使用的双向链表来存储元素,这也是 ArrayList 和 LinkedList 最本质的区别。

注:本文使用的 JDK 源码版本为 14,小伙伴如果发现文章中的源码和自己本地的不同时,不要担心,不是我源码贴错了,也不是你本地的源码错了,只是版本不同而已。

由于 ArrayList 和 LinkedList 内部使用的存储方式不同,导致它们的各种方法具有不同的时间复杂度。先来通过维基百科理解一下时间复杂度这个概念。

在计算机科学中,算法的时间复杂度(Time complexity)是一个函数,它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大 O 符号表述,不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时,时间复杂度可被称为是渐近的,亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。例如,如果一个算法对于任何大小为 n (必须比 n0​ 大)的输入,它至多需要 5n3+3n 的时间运行完毕,那么它的渐近时间复杂度是 O(n3)。

对于 ArrayList 来说:

1)get(int index) 方法的时间复杂度为 O(1),因为是直接从底层数组根据下标获取的,和数组长度无关。

public E get(int index) {
    Objects.checkIndex(index, size);
    return elementData(index);
}

这也是 ArrayList 的最大优点。

2)add(E e) 方法会默认将元素添加到数组末尾,但需要考虑到数组扩容的情况,如果不需要扩容,时间复杂度为 O(1)。

public boolean add(E e) {
    modCount++;
    add(e, elementData, size);
    return true;
}

private void add(E e, Object[] elementData, int s) {
    if (s == elementData.length)
        elementData = grow();
    elementData[s] = e;
    size = s + 1;
}

如果需要扩容的话,并且不是第一次(oldCapacity > 0)扩容的时候,内部执行的 Arrays.copyOf() 方法是耗时的关键,需要把原有数组中的元素复制到扩容后的新数组当中。

private Object[] grow(int minCapacity) {
    int oldCapacity = elementData.length;
    if (oldCapacity > 0 || elementData != DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
        int newCapacity = ArraysSupport.newLength(oldCapacity,
                minCapacity - oldCapacity, /* minimum growth */
                oldCapacity >> 1           /* preferred growth */);
        return elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    } else {
        return elementData = new Object[Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity)];
    }
}

3)add(int index, E element) 方法将新的元素插入到指定的位置,考虑到需要复制底层数组(根据之前的判断,扩容的话,数组可能要复制一次),根据最坏的打算(不管需要不需要扩容,System.arraycopy() 肯定要执行),所以时间复杂度为 O(n)。

public void add(int index, E element) {
    rangeCheckForAdd(index);
    modCount++;
    final int s;
    Object[] elementData;
    if ((s = size) == (elementData = this.elementData).length)
        elementData = grow();
    System.arraycopy(elementData, index,
            elementData, index + 1,
            s - index);
    elementData[index] = element;
    size = s + 1;
}

来执行以下代码,把沉默王八插入到下标为 2 的位置上。

ArrayList<String> list = new ArrayList<>();
list.add("沉默王二");
list.add("沉默王三");
list.add("沉默王四");
list.add("沉默王五");
list.add("沉默王六");
list.add("沉默王七");
list.add(2, "沉默王八");

System.arraycopy() 执行完成后,下标为 2 的元素为沉默王四,这一点需要注意。也就是说,在数组中插入元素的时候,会把插入位置以后的元素依次往后复制,所以下标为 2 和下标为 3 的元素都为沉默王四。


之后再通过 elementData[index] = element 将下标为 2 的元素赋值为沉默王八;随后执行 size = s + 1,数组的长度变为 7。


4)remove(int index) 方法将指定位置上的元素删除,考虑到需要复制底层数组,所以时间复杂度为 O(n)。

public E remove(int index) {
    Objects.checkIndex(index, size);
    final Object[] es = elementData;

    @SuppressWarnings("unchecked") E oldValue = (E) es[index];
    fastRemove(es, index);

    return oldValue;
}
private void fastRemove(Object[] es, int i) {
    modCount++;
    final int newSize;
    if ((newSize = size - 1) > i)
        System.arraycopy(es, i + 1, es, i, newSize - i);
    es[size = newSize] = null;
}

对于 LinkedList 来说:

1)get(int index) 方法的时间复杂度为 O(n),因为需要循环遍历整个链表。

public E get(int index) {
    checkElementIndex(index);
    return node(index).item;
}

LinkedList.Node<E> node(int index) {
    // assert isElementIndex(index);

    if (index < (size >> 1)) {
        LinkedList.Node<E> x = first;
        for (int i = 0; i < index; i++)
            x = x.next;
        return x;
    } else {
        LinkedList.Node<E> x = last;
        for (int i = size - 1; i > index; i--)
            x = x.prev;
        return x;
    }
}

下标小于链表长度的一半时,从前往后遍历;否则从后往前遍历,这样从理论上说,就节省了一半的时间。

如果下标为 0 或者 list.size() - 1 的话,时间复杂度为 O(1)。这种情况下,可以使用 getFirst()getLast() 方法。

public E getFirst() {
    final LinkedList.Node<E> f = first;
    if (f == null)
        throw new NoSuchElementException();
    return f.item;
}

public E getLast() {
    final LinkedList.Node<E> l = last;
    if (l == null)
        throw new NoSuchElementException();
    return l.item;
}

first 和 last 在链表中是直接存储的,所以时间复杂度为 O(1)。

2)add(E e) 方法默认将元素添加到链表末尾,所以时间复杂度为 O(1)。

public boolean add(E e) {
    linkLast(e);
    return true;
}
void linkLast(E e) {
    final LinkedList.Node<E> l = last;
    final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(l, e, null);
    last = newNode;
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

3)add(int index, E element) 方法将新的元素插入到指定的位置,需要先通过遍历查找这个元素,然后再进行插入,所以时间复杂度为 O(n)。

public void add(int index, E element) {
    checkPositionIndex(index);

    if (index == size)
        linkLast(element);
    else
        linkBefore(element, node(index));
}

如果下标为 0 或者 list.size() - 1 的话,时间复杂度为 O(1)。这种情况下,可以使用 addFirst()addLast() 方法。

public void addFirst(E e) {
    linkFirst(e);
}
private void linkFirst(E e) {
    final LinkedList.Node<E> f = first;
    final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(null, e, f);
    first = newNode;
    if (f == null)
        last = newNode;
    else
        f.prev = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

linkFirst() 只需要对 first 进行更新即可。

public void addLast(E e) {
    linkLast(e);
}

void linkLast(E e) {
    final LinkedList.Node<E> l = last;
    final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(l, e, null);
    last = newNode;
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

linkLast() 只需要对 last 进行更新即可。

需要注意的是,有些文章里面说,LinkedList 插入元素的时间复杂度近似 O(1),其实是有问题的,因为 add(int index, E element) 方法在插入元素的时候会调用 node(index) 查找元素,该方法之前我们之间已经确认过了,时间复杂度为 O(n),即便随后调用 linkBefore() 方法进行插入的时间复杂度为 O(1),总体上的时间复杂度仍然为 O(n) 才对。

void linkBefore(E e, LinkedList.Node<E> succ) {
    // assert succ != null;
    final LinkedList.Node<E> pred = succ.prev;
    final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(pred, e, succ);
    succ.prev = newNode;
    if (pred == null)
        first = newNode;
    else
        pred.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

4)remove(int index) 方法将指定位置上的元素删除,考虑到需要调用 node(index) 方法查找元素,所以时间复杂度为 O(n)。

public E remove(int index) {
    checkElementIndex(index);
    return unlink(node(index));
}

E unlink(LinkedList.Node<E> x) {
    // assert x != null;
    final E element = x.item;
    final LinkedList.Node<E> next = x.next;
    final LinkedList.Node<E> prev = x.prev;

    if (prev == null) {
        first = next;
    } else {
        prev.next = next;
        x.prev = null;
    }

    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        next.prev = prev;
        x.next = null;
    }

    x.item = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}

通过时间复杂度的比较,以及源码的分析,我相信小伙伴们在选择的时候就有了主意,对吧?

需要注意的是,如果列表很大很大,ArrayList 和 LinkedList 在内存的使用上也有所不同。LinkedList 的每个元素都有更多开销,因为要存储上一个和下一个元素的地址。ArrayList 没有这样的开销。

但是,ArrayList 占用的内存在声明的时候就已经确定了(默认大小为 10),不管实际上是否添加了元素,因为复杂对象的数组会通过 null 来填充。LinkedList 在声明的时候不需要指定大小,元素增加或者删除时大小随之改变。

另外,ArrayList 只能用作列表;LinkedList 可以用作列表或者队列,因为它还实现了 Deque 接口。

我在写这篇文章的时候,遇到了一些问题,所以请教了一些大厂的技术大佬,结果有个朋友说,“如果真的不知道该用 ArrayList 还是 LinkedList,就选择 ArrayList 吧!”

我当时以为他在和我开玩笑呢,结果通过时间复杂度的分析,好像他说得有道理啊。查询的时候,ArrayList 比 LinkedList 快,这是毋庸置疑的;插入和删除的时候,之前有很多资料说 LinkedList 更快,时间复杂度为 O(1),但其实不是的,因为要遍历列表,对吧?

反而 ArrayList 更轻量级,不需要在每个元素上维护上一个和下一个元素的地址。


我这样的结论可能和大多数文章得出的结论不符,那么我想,选择权交给小伙伴们,你们在使用的过程中认真地思考一下,并且我希望你们把自己的思考在留言区放出来。


我是沉默王二,一枚有颜值却靠才华苟且的程序员。关注即可提升学习效率,别忘了三连啊,点赞、收藏、留言,我不挑,奥利给

注:如果文章有任何问题,欢迎毫不留情地指正。

如果你觉得文章对你有些帮助欢迎微信搜索「沉默王二」第一时间阅读,回复「小白」更有我肝了 4 万+字的 Java 小白手册 2.0 版,本文 GitHub github.com/itwanger 已收录,欢迎 star。

毫不留情地揭开 ArrayList 和 LinkedList 之间的神秘面纱的更多相关文章

  1. 揭开自然拼读法(Phonics)的神秘面纱

    揭开自然拼读法(Phonics)的神秘面纱 自然拼读法  (Phonics),是指看到一个单词,就可以根据英文字母在单词里的发音规律把这个单词读出来的一种方法.即从“字母发音-字母组合发音-单词-简单 ...

  2. 揭开GrowingIO无埋点的神秘面纱

    揭开GrowingIO无埋点的神秘面纱   早在研究用户行为分析的时候,就发现国内的GrowingIO在宣传无埋点技术,最近正好抽出时间来研究一下所谓的无埋点到底是什么样的. 我分六部分来分析一下无埋 ...

  3. 集合篇-----ArrayList与LinkedList之间的那些小事

    各自特性: ArrayList  : 是一由连续的内存块组成的数组,范围大小可变的,当不够时增加为原来1.5倍大小,数组. :调用trimToSize方法,使得存储区域的大小调整为当前元素数量所需要的 ...

  4. 揭开js之constructor属性的神秘面纱

    揭开 constructor 在 Javascript 语言中,constructor 属性是专门为 function 而设计的,它存在于每一个 function 的prototype 属性中.这个 ...

  5. 通过一个生活中的案例场景,揭开并发包底层AQS的神秘面纱

    本文导读 生活中案例场景介绍 联想到 AQS 到底是什么 AQS 的设计初衷 揭秘 AQS 底层实现 最后的总结 当你在学习某一个技能的时候,是否曾有过这样的感觉,就是同一个技能点学完了之后,过了一段 ...

  6. 揭开C++类中虚表的“神秘面纱”

    C++类中的虚表结构是C++对象模型中一个重要的知识点,这里咱们就来深入分析下虚表的在内存中的结构. C++一个类中有虚函数的话就会有一个虚表指针,其指向对应的虚表,一般一个类只会有一个虚表,每个虚表 ...

  7. ArrayList,LinkedList,Vector,Stack之间的区别

    一,线程安全性 Vector.Stack:线程安全 ArrayList.LinkedList:非线程安全 二,实现方式 LinkedList:双向链表 ArrayList,Vector,Stack:数 ...

  8. java中集合类HashSet、ArrayList、LinkedList总结

    [HashSet] 1. HashSet存储不能够存储相同的元素,元素是否相同的判断:重写元素的equals方法.equals方法和hashCode方法必须兼容,如:equals方法判断的是用户的名字 ...

  9. ArrayList和LinkedList内部是怎么实现的?他们之间的区别和优缺点?

    ArrayList 内部使用了数组形式进行了存储,利用数组的下标进行元素的访问,因此对元素的随机访问速度非常快.因为是数组,所以ArrayList在初始化的时候, 有初始大小10,插入新元素的时候,会 ...

随机推荐

  1. C# 人脸识别库

    .NET 人脸识别库 ViewFaceCore 这是基于 SeetaFace6 人脸识别开发的 .NET 平台下的人脸识别库这是一个使用超简单的人脸识别库这是一个基于 .NET Standard 2. ...

  2. Python三大器之生成器

    Python三大器之生成器 生成器初识 什么是生成器 生成器本身属于迭代器.继承了迭代器的特性,惰性求值,占用内存空间极小. 为什么要有生成器 我们想使用迭代器本身惰性求值的特点创建出一个可以容纳百万 ...

  3. 腾讯IEG--2020春招实习

    笔试 正常批就五道编程题,可以跳出使用本地IDE,题目很好理解,基本都能写出来,但是要过全部用例不容易.具体题目和题解可以看看这位大佬的牛客帖子,我的就不献丑了,有两题都只过了40%,我当时是用C#做 ...

  4. 硬件对同步的支持-TAS和CAS指令

    目录 Test and Set Compare and Swap 使用CAS实现线程安全的数据结构. 现在主流的多处理器架构都在硬件水平上提供了对并发同步的支持. 今天我们讨论两个很重要的硬件同步指令 ...

  5. css的四种使用方式

    方式一:内联样式 内联样式,也叫行内样式,指的是直接在style属性中添加CSS 示例: <DIV style="display: none;background:red"& ...

  6. 半导体质量管理_Stargate

    监控您的SPC活动 生产质量指标概述 应定期评估统计信息,以便您可以更好地利用统计过程控制.通过这种方式,您可以快速发现质量缺陷并采取适当的措施做出反应.LineWorks STARGATE提供了生产 ...

  7. Dysregulation of Exosome Cargo by Mutant Tau Expressed in Human-induced Pluripotent Stem Cell (iPSC) Neurons Revealed by Proteomics Analyses(蛋白质组学揭示了人诱导的多能干细胞(iPSC)神经元中表达的突变Tau对外泌体的失调) 解读人:梁玉婷

    期刊名:MCP 发表时间:(2020年4月) IF:4.828 单位:Skaggs School of Pharmacy and Pharmaceutical Sciences, University ...

  8. 洛谷 P1194 【买礼物】

    这道题其实就是转化一个模型就可以了. 买了一个另外一个又优惠,其实就相当于在优惠的时候连一条边,因为不可能多买,所以就是建一棵最小生成树.最后因为肯定买了一件物品,要加上最初的单价. 代码: #inc ...

  9. Java源码详解系列(十)--全面分析mybatis的使用、源码和代码生成器(总计5篇博客)

    简介 Mybatis 是一个持久层框架,它对 JDBC 进行了高级封装,使我们的代码中不会出现任何的 JDBC 代码,另外,它还通过 xml 或注解的方式将 sql 从 DAO/Repository ...

  10. Least Cost Bracket Sequence,题解

    题目链接 题意: 给你一个含有(,),?的序列,每个?变成(或)有一定的花费,问变成课匹配的括号的最小花费. 分析: 首先如果能变成匹配的,那么就有右括号的个数始终不多于左括号且左右括号数量相等,那就 ...