将链表视为列表可能会有一些误导。它更像一个链条。事实上，在。net中，LinkedList<T>甚至没有实现IList<T>。在链表中没有真正的索引概念，即使看起来有。当然，类中提供的方法都不接受索引。

链表可以是单链，也可以是双链。这是指链中的每个元素是否只与下一个元素有链接(单链)，还是与前一个/下一个元素都有链接(双链)。LinkedList<T>是双重链接。

在内部，List<T>由一个数组支持。这在内存中提供了一个非常紧凑的表示。相反，LinkedList<T>涉及额外的内存来存储连续元素之间的双向链接。因此LinkedList<T>的内存占用通常会比List<T>的内存占用大(需要注意的是，List<T>可以有未使用的内部数组元素，以提高追加操作期间的性能)。

它们也有不同的表现特征:

附加

LinkedList<T>.AddLast(item)常量时间 List<T>.Add(item)平摊常数时间，线性最坏情况

预谋

LinkedList<T>.AddFirst(item)常量时间 列表> < T。插入(0，项)线性时间

插入

LinkedList < T >。AddBefore(节点，项目)常量时间 LinkedList < T >。AddAfter(节点，项目)常量时间 列表> < T。插入(索引、项)线性时间

删除

删除(项目)线性时间 删除(节点)常量时间 列表<T>.删除(项目)线性时间 List<T>.RemoveAt(index)线性时间

数

LinkedList < T >。计算常数时间 列表> < T。计算常数时间

包含

包含(项目)线性时间 列表<T>.包含(项)线性时间

清晰的

LinkedList<T>.Clear()线性时间 List<T>.Clear()线性时间

如你所见，它们基本上是相等的。实际上，LinkedList<T>的API使用起来更麻烦，其内部需求的细节会泄漏到代码中。

然而，如果你需要在一个列表中做很多插入/删除，它提供了常数时间。List<T>提供线性时间，因为列表中的额外项必须在插入/删除之后重新排列。

List和LinkedList之间的区别在于它们的底层实现。List是基于数组的集合(ArrayList)。LinkedList是基于节点指针的集合(LinkedListNode)。在API级别的使用上，它们几乎是相同的，因为它们都实现了相同的接口集，如ICollection、IEnumerable等。

关键的区别在于性能问题。例如，如果您正在实现具有大量“INSERT”操作的列表，LinkedList的性能优于list。因为LinkedList可以在O(1)时间内完成，但是List可能需要扩展底层数组的大小。要了解更多信息/细节，你可能想要阅读LinkedList和数组数据结构之间的算法差异。http://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list和Array

希望这能有所帮助，

将链表视为列表可能会有一些误导。它更像一个链条。事实上，在。net中，LinkedList<T>甚至没有实现IList<T>。在链表中没有真正的索引概念，即使看起来有。当然，类中提供的方法都不接受索引。

链表可以是单链，也可以是双链。这是指链中的每个元素是否只与下一个元素有链接(单链)，还是与前一个/下一个元素都有链接(双链)。LinkedList<T>是双重链接。

在内部，List<T>由一个数组支持。这在内存中提供了一个非常紧凑的表示。相反，LinkedList<T>涉及额外的内存来存储连续元素之间的双向链接。因此LinkedList<T>的内存占用通常会比List<T>的内存占用大(需要注意的是，List<T>可以有未使用的内部数组元素，以提高追加操作期间的性能)。

它们也有不同的表现特征:

附加

LinkedList<T>.AddLast(item)常量时间 List<T>.Add(item)平摊常数时间，线性最坏情况

预谋

LinkedList<T>.AddFirst(item)常量时间 列表> < T。插入(0，项)线性时间

插入

LinkedList < T >。AddBefore(节点，项目)常量时间 LinkedList < T >。AddAfter(节点，项目)常量时间 列表> < T。插入(索引、项)线性时间

删除

删除(项目)线性时间 删除(节点)常量时间 列表<T>.删除(项目)线性时间 List<T>.RemoveAt(index)线性时间

数

LinkedList < T >。计算常数时间 列表> < T。计算常数时间

包含

包含(项目)线性时间 列表<T>.包含(项)线性时间

清晰的

LinkedList<T>.Clear()线性时间 List<T>.Clear()线性时间

如你所见，它们基本上是相等的。实际上，LinkedList<T>的API使用起来更麻烦，其内部需求的细节会泄漏到代码中。

然而，如果你需要在一个列表中做很多插入/删除，它提供了常数时间。List<T>提供线性时间，因为列表中的额外项必须在插入/删除之后重新排列。

使用LinkedList的常见情况是这样的:

假设您想要从一个字符串列表中删除许多特定的字符串，这些字符串的大小很大，比如100,000。要删除的字符串可以在HashSet dic中查找，字符串列表中应该包含30,000到60,000个这样的需要删除的字符串。

那么用于存储100,000个字符串的列表的最佳类型是什么?答案是LinkedList。如果它们存储在数组列表中，则遍历它并删除匹配的字符串将占用 到数十亿次操作，而使用迭代器和remove()方法只需要大约100,000次操作。

LinkedList<String> strings = readStrings();
HashSet<String> dic = readDic();
Iterator<String> iterator = strings.iterator();
while (iterator.hasNext()){
    String string = iterator.next();
    if (dic.contains(string))
    iterator.remove();
}

在大多数情况下，List<T>更有用。LinkedList<T>在列表中间添加/删除项时成本更低，而list <T>只能在列表末尾添加/删除项。

LinkedList<T>只有在访问顺序数据(向前或向后)时才最有效-随机访问相对昂贵，因为它每次都必须遍历链(因此它没有索引器)。但是，因为List<T>本质上只是一个数组(带有包装器)，所以随机访问是可以的。

List<T>还提供了很多支持方法- Find, ToArray等;然而，这些也可以通过扩展方法用于。net 3.5/ c# 3.0的LinkedList<T> -所以这不是一个因素。

这是改编自Tono Nam的公认的答案，纠正了一些错误的测量。

测试:

static void Main()
{
    LinkedListPerformance.AddFirst_List(); // 12028 ms
    LinkedListPerformance.AddFirst_LinkedList(); // 33 ms

    LinkedListPerformance.AddLast_List(); // 33 ms
    LinkedListPerformance.AddLast_LinkedList(); // 32 ms

    LinkedListPerformance.Enumerate_List(); // 1.08 ms
    LinkedListPerformance.Enumerate_LinkedList(); // 3.4 ms

    //I tried below as fun exercise - not very meaningful, see code
    //sort of equivalent to insertion when having the reference to middle node

    LinkedListPerformance.AddMiddle_List(); // 5724 ms
    LinkedListPerformance.AddMiddle_LinkedList1(); // 36 ms
    LinkedListPerformance.AddMiddle_LinkedList2(); // 32 ms
    LinkedListPerformance.AddMiddle_LinkedList3(); // 454 ms

    Environment.Exit(-1);
}

代码是:

using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;

namespace stackoverflow
{
    static class LinkedListPerformance
    {
        class Temp
        {
            public decimal A, B, C, D;

            public Temp(decimal a, decimal b, decimal c, decimal d)
            {
                A = a; B = b; C = c; D = d;
            }
        }



        static readonly int start = 0;
        static readonly int end = 123456;
        static readonly IEnumerable<Temp> query = Enumerable.Range(start, end - start).Select(temp);

        static Temp temp(int i)
        {
            return new Temp(i, i, i, i);
        }

        static void StopAndPrint(this Stopwatch watch)
        {
            watch.Stop();
            Console.WriteLine(watch.Elapsed.TotalMilliseconds);
        }

        public static void AddFirst_List()
        {
            var list = new List<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start; i < end; i++)
                list.Insert(0, temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void AddFirst_LinkedList()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (int i = start; i < end; i++)
                list.AddFirst(temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void AddLast_List()
        {
            var list = new List<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start; i < end; i++)
                list.Add(temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void AddLast_LinkedList()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (int i = start; i < end; i++)
                list.AddLast(temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void Enumerate_List()
        {
            var list = new List<Temp>(query);
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            foreach (var item in list)
            {

            }

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void Enumerate_LinkedList()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>(query);
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            foreach (var item in list)
            {

            }

            watch.StopAndPrint();
        }

        //for the fun of it, I tried to time inserting to the middle of 
        //linked list - this is by no means a realistic scenario! or may be 
        //these make sense if you assume you have the reference to middle node

        //insertion to the middle of list
        public static void AddMiddle_List()
        {
            var list = new List<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start; i < end; i++)
                list.Insert(list.Count / 2, temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        //insertion in linked list in such a fashion that 
        //it has the same effect as inserting into the middle of list
        public static void AddMiddle_LinkedList1()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            LinkedListNode<Temp> evenNode = null, oddNode = null;
            for (int i = start; i < end; i++)
            {
                if (list.Count == 0)
                    oddNode = evenNode = list.AddLast(temp(i));
                else
                    if (list.Count % 2 == 1)
                        oddNode = list.AddBefore(evenNode, temp(i));
                    else
                        evenNode = list.AddAfter(oddNode, temp(i));
            }

            watch.StopAndPrint();
        }

        //another hacky way
        public static void AddMiddle_LinkedList2()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start + 1; i < end; i += 2)
                list.AddLast(temp(i));
            for (int i = end - 2; i >= 0; i -= 2)
                list.AddLast(temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        //OP's original more sensible approach, but I tried to filter out
        //the intermediate iteration cost in finding the middle node.
        public static void AddMiddle_LinkedList3()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start; i < end; i++)
            {
                if (list.Count == 0)
                    list.AddLast(temp(i));
                else
                {
                    watch.Stop();
                    var curNode = list.First;
                    for (var j = 0; j < list.Count / 2; j++)
                        curNode = curNode.Next;
                    watch.Start();

                    list.AddBefore(curNode, temp(i));
                }
            }

            watch.StopAndPrint();
        }
    }
}

你可以看到结果与其他人在这里记录的理论性能是一致的。很清楚- LinkedList<T>在插入的情况下获得了很大的时间。我还没有测试从列表中间删除，但结果应该是相同的。当然，List<T>在其他方面表现得更好，比如O(1)随机访问。