ArrayList是您想要的。LinkedList几乎总是一个（性能）bug。

为什么LinkedList很糟糕：

它使用了大量小内存对象，因此影响了整个过程的性能。许多小对象不利于缓存位置。任何索引操作都需要遍历，即具有O（n）性能。这在源代码中并不明显，导致算法O（n）比使用ArrayList时慢。获得好的表现是很棘手的。即使big-O性能与ArrayList相同，它也可能会明显变慢。在源代码中看到LinkedList很刺耳，因为它可能是错误的选择。

这是一个效率问题。LinkedList添加和删除元素很快，但访问特定元素很慢。ArrayList访问特定元素的速度很快，但添加到两端的速度可能很慢，尤其是删除在中间的速度慢。

Array vs ArrayList vs LinkedList vs Vector更深入，同样如此链接列表。

ArrayList是您想要的。LinkedList几乎总是一个（性能）bug。

为什么LinkedList很糟糕：

它使用了大量小内存对象，因此影响了整个过程的性能。许多小对象不利于缓存位置。任何索引操作都需要遍历，即具有O（n）性能。这在源代码中并不明显，导致算法O（n）比使用ArrayList时慢。获得好的表现是很棘手的。即使big-O性能与ArrayList相同，它也可能会明显变慢。在源代码中看到LinkedList很刺耳，因为它可能是错误的选择。

以下是ArrayList和LinkedList以及CopyOnWrite ArrayList中的Big-O符号：

阵列列表

get                 O(1)
add                 O(1)
contains            O(n)
next                O(1)
remove              O(n)
iterator.remove     O(n)

链表

get                 O(n)
add                 O(1)
contains            O(n)
next                O(1)
remove              O(1)
iterator.remove     O(1)

CopyOnWrite阵列列表

get                 O(1)
add                 O(n)
contains            O(n)
next                O(1)
remove              O(n)
iterator.remove     O(n)

基于这些，您必须决定选择什么。：）

是的，我知道，这是一个古老的问题，但我会投入我的两分钱：

LinkedList在性能方面几乎总是错误的选择。有一些非常具体的算法需要LinkedList，但这些算法非常非常罕见，并且该算法通常具体取决于LinkedLists在使用ListIterator导航到列表中间后相对快速地插入和删除元素的能力。

有一个常见的用例LinkedList优于ArrayList：队列。但是，如果您的目标是性能，那么您也应该考虑使用ArrayBlockingQueue（如果您可以提前确定队列大小的上限，并且能够提前分配所有内存），而不是LinkedList，或者使用CircularArray实现。（是的，它来自2001年，因此您需要对其进行一般化，但我得到的性能比与最近一篇JVM文章中引用的性能比相当）

见原始答案下方作者的2021更新。

原答案（2011年）

作为一个在非常大规模的SOA web服务上做了大约十年操作性能工程的人，我更喜欢LinkedList而不是ArrayList的行为。虽然LinkedList的稳态吞吐量更差，因此可能会导致购买更多硬件，但ArrayList在压力下的行为可能会导致集群中的应用程序以近乎同步的方式扩展其阵列，而对于较大的阵列大小，可能会导致应用程序缺乏响应能力，在压力下停机，这是灾难性的行为。

类似地，您可以从默认的吞吐量固定垃圾收集器中获得更好的应用吞吐量，但一旦您获得了具有10GB堆的java应用程序，您就可以在完全GC期间锁定应用程序25秒，这会导致SOA应用程序超时和失败，如果太频繁，还会破坏SLA。尽管CMS收集器占用了更多的资源，并且没有实现相同的原始吞吐量，但它是一个更好的选择，因为它具有更可预测性和更小的延迟。

如果您所指的性能是吞吐量，并且可以忽略延迟，那么ArrayList只是性能的更好选择。根据我的工作经验，我不能忽视最坏情况下的延迟。

更新（2021 8月27日——10年后）

这个答案（也是我在SO问题上最受欢迎的答案）很可能是错误的（原因在下面的评论中概述）。我想补充一点，ArrayList将优化内存的顺序读取，并最小化缓存线和TLB未命中等。相比之下，当阵列增长超过边界时的复制开销可能无关紧要（可以通过高效的CPU操作完成）。考虑到硬件趋势，随着时间的推移，这个答案可能会变得更糟。LinkedList可能有意义的唯一情况是，如果您有数千个列表，其中任何一个都可能增长到GB大小，但在分配列表时无法做出正确的猜测，并且将它们全部设置为GB大小，则会炸毁堆。如果你发现了这样的问题，那么无论你的解决方案是什么，都需要重新设计（我不想轻率地建议重新设计旧代码，因为我自己维护了一堆又一堆的旧代码，但这是一个很好的例子，因为原始设计已经过时，确实需要扔掉）。尽管如此，我还是会把我几十年来的糟糕观点留在那里，让你读一读。简单、合乎逻辑，而且非常错误。