首先使用Vector而不是ArrayList，因为您可以覆盖insuranceCapasity方法，在ArrayList中是私有的，并添加1.5大小的当前数组https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/Vector.html#ensureCapacity-整数-

在很多情况下，linkedList会更好，las有一个很大的优势：你可以高频插入数据，所以列表的大小变化很快，你不能为数字元素分配大小。从理论上讲，你可能会遇到“内存不足”之类的错误，但在现代计算机中，你有16G和交换磁盘，所以如果你列出的是billoins元素，与15-20年前相比，你可能失败。

我应该何时使用LinkedList？大多数情况下使用堆栈时，或使用缓冲区时。我应该何时使用ArrayList？只有在使用索引时，否则您可以将HashTable与链接列表一起使用，那么您将得到：

哈希表+链接列表

通过密钥O（1）访问，通过键O（1）插入，通过键O（1）拆除在使用版本控制时，使用O（1）实现RemoveAll/SetAll有一个技巧

这似乎是一个很好的解决方案，在大多数情况下，你应该知道：HashTable占用了大量磁盘空间，所以当您需要管理1000000个元素列表时，它可能会变得很重要。这可能发生在服务器实现中，但在客户端中很少发生。

还可以看看红黑树

随机访问日志（n），插入日志（n），删除日志（n）

到目前为止，除了人们普遍认为LinkedList比ArrayList“多得多”之外，似乎没有人解决这些列表中每一个的内存占用问题，所以我做了一些数字处理，以证明这两个列表对于N个空引用所占的空间。

由于引用在其相对系统上是32位或64位（即使为空），因此我为32位和64位LinkedList和ArrayList包含了4组数据。

注意：ArrayList行显示的大小是用于修剪列表的-实际上，ArrayList中的后备数组的容量通常大于其当前元素计数。

注2：（感谢BeeOnRope）由于压缩Oops现在是默认值，从JDK6中期开始，以下64位机器的值将基本上与32位机器的对应值相匹配，当然，除非您特意关闭它。

结果清楚地表明，LinkedList比ArrayList多得多，尤其是元素数非常高的情况。如果内存是一个因素，请避开LinkedList。

我使用的公式如下，如果我做错了什么，请告诉我，我会改正的对于32位或64位系统，b’是4或8，而n’是元素的数量。注意mods的原因是因为java中的所有对象都将占用8字节的倍数空间，而不管是否全部使用。

阵列列表：

ArrayList对象头+大小整数+modCount整数+数组引用+（数组项目头+b*n）+MOD

链接列表：

LinkedList对象标头+大小整数+modCount整数+对标头的引用+对页脚的引用+（节点对象开销+对上一元素的引用+下一元素的参考+对元素的引用）*n）+MOD（节点对象，8）*n+MOD， 8)

Algorithm           ArrayList   LinkedList
seek front            O(1)         O(1)
seek back             O(1)         O(1)
seek to index         O(1)         O(N)
insert at front       O(N)         O(1)
insert at back        O(1)         O(1)
insert after an item  O(N)         O(1)

算法：Big Oh符号（存档）

ArrayList适用于一次写入、多次读取或追加，但不适用于从前面或中间添加/删除。

我已经阅读了答案，但有一种情况是，我总是使用LinkedList而不是ArrayList，我想分享它来听取意见：

每次我有一个方法返回从DB获得的数据列表时，我总是使用LinkedList。

我的理由是，因为不可能确切地知道我得到了多少结果，所以不会浪费内存（如ArrayList中的容量和实际元素数量之间的差异），也不会浪费时间复制容量。

至于ArrayList，我同意至少应该始终使用具有初始容量的构造函数，以尽可能减少数组的重复。

首先使用Vector而不是ArrayList，因为您可以覆盖insuranceCapasity方法，在ArrayList中是私有的，并添加1.5大小的当前数组https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/Vector.html#ensureCapacity-整数-

在很多情况下，linkedList会更好，las有一个很大的优势：你可以高频插入数据，所以列表的大小变化很快，你不能为数字元素分配大小。从理论上讲，你可能会遇到“内存不足”之类的错误，但在现代计算机中，你有16G和交换磁盘，所以如果你列出的是billoins元素，与15-20年前相比，你可能失败。