我一直是一个简单使用的人:

List<String> names = new ArrayList<>();

我使用接口作为可移植性的类型名称,这样当我问类似这样的问题时,我就可以修改代码。

LinkedList何时应用于ArrayList,反之亦然?


当前回答

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。

其他回答

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。:)

与LinkedList相比,Summary ArrayList和ArrayDeque在更多的用例中更可取。如果您不确定,请从ArrayList开始。


TLDR,在ArrayList中,访问元素需要恒定的时间[O(1)],添加元素需要O(n)时间[最坏情况]。在LinkedList中,插入元素需要O(n)时间,访问也需要O(n)时间,但LinkedList比ArrayList使用更多内存。

LinkedList和ArrayList是List接口的两种不同实现。LinkedList使用双链接列表实现它。ArrayList通过动态调整数组大小来实现它。

与标准的链表和数组操作一样,不同的方法将有不同的算法运行时。

对于LinkedList<E>

get(int index)为O(n)(平均步数为n/4),但当index=0或index=list.size()-1时为O(1)(在这种情况下,还可以使用getFirst()和getLast())。LinkedList的主要优点之一add(int index,E元素)为O(n)(平均步数为n/4),但当index=0或index=list.size()-1时为O(1)(在这种情况下,还可以使用addFirst()和addLast()/add())。LinkedList的主要优点之一remove(int index)为O(n)(平均步数为n/4),但当index=0或index=list.size()-1时为O(1)(在这种情况下,还可以使用removeFirst()和removeLast())。LinkedList的主要优点之一Iterator.remove()为O(1)。LinkedList的主要优点之一ListIterator.add(E元素)为O(1)。LinkedList的主要优点之一

注:许多操作平均需要n/4步,在最佳情况下(例如索引=0)需要恒定的步数,在最坏情况下(列表中间)需要n/2步

对于ArrayList<E>

get(int索引)为O(1)。ArrayList的主要优势<E>add(E元素)是O(1)摊销,但O(n)最坏情况,因为数组必须调整大小并复制add(int索引,E元素)为O(n)(平均n/2步)remove(int索引)为O(n)(平均n/2步)Iterator.remove()为O(n)(平均为n/2步)ListIterator.add(E元素)为O(n)(平均n/2步)

注:许多操作平均需要n/2步,在最佳情况下(列表末尾)需要恒定的步数,在最坏情况下(开始列表)需要n步

LinkedList<E>允许使用迭代器进行恒定时间的插入或删除,但只能对元素进行顺序访问。换句话说,您可以向前或向后遍历列表,但在列表中找到位置所需的时间与列表的大小成正比。Javadoc表示“索引到列表中的操作将从开始或结束遍历列表,以较近者为准”,因此这些方法平均为O(n)(n/4步),尽管索引=0时为O(1)。

另一方面,ArrayList<E>允许快速随机读取访问,因此您可以在恒定时间内获取任何元素。但是,除了末端之外,任何地方的添加或删除都需要将后面的所有元素转换过来,要么打开,要么填补空白。此外,如果添加的元素超过了基础数组的容量,则会分配一个新数组(大小的1.5倍),并将旧数组复制到新数组,因此在最坏的情况下,添加到ArrayList是O(n),但平均来说是常量。

因此,根据您打算执行的操作,您应该相应地选择实现。对这两种列表进行迭代实际上都是同样便宜的。(在ArrayList上迭代在技术上更快,但除非您正在做一些对性能非常敏感的事情,否则不必担心这一点——它们都是常量。)

使用LinkedList的主要好处是重用现有迭代器来插入和删除元素。然后,这些操作可以在O(1)中通过仅本地更改列表来完成。在阵列列表中,需要移动(即复制)阵列的其余部分。另一方面,在LinkedList中查找意味着在最坏情况下遵循O(n)(n/2步)中的链接,而在ArrayList中,所需位置可以通过数学计算并在O(1)中访问。

使用LinkedList的另一个好处是在列表的开头添加或删除,因为这些操作是O(1),而ArrayList是O(n)。请注意,ArrayDeque可能是LinkedList的一个很好的替代方案,用于添加和删除头部,但它不是List。

此外,如果您有大量列表,请记住内存使用情况也不同。LinkedList的每个元素都有更多的开销,因为指向下一个和上一个元素的指针也会被存储。ArrayList没有这个开销。然而,ArrayList占用的内存与为容量分配的内存一样多,而不管是否实际添加了元素。

ArrayList的默认初始容量非常小(Java 1.4-1.8中为10)。但由于底层实现是一个数组,如果添加大量元素,则必须调整数组的大小。为了避免在知道要添加大量元素时调整大小的高昂成本,请使用更高的初始容量构建ArrayList。

如果使用数据结构透视图来理解这两个结构,LinkedList基本上是一个包含头节点的顺序数据结构。Node是两个组件的包装器:一个类型为T的值[通过泛型接受],另一个对链接到它的Node的引用。因此,我们可以断言它是一个递归数据结构(一个Node包含另一个节点,该节点具有另一个Node等等…)。如上所述,在LinkedList中添加元素需要线性时间。

ArrayList是一个可增长的数组。它就像一个常规数组。在后台,当添加了一个元素,并且ArrayList已经满了容量时,它将创建另一个大小大于先前大小的数组。然后将元素从先前的数组复制到新的数组,并且将要添加的元素也放置在指定的索引处。

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扩展了AbstractList并实现了List接口。ArrayList是动态数组。可以说,它的创建基本上是为了克服数组的缺点LinkedList类扩展了AbstractSequentialList并实现了List、Deque和Queue接口。表演arraylist.get()是O(1),而linkedlist.getarraylist.add()为O(1),linkedlist.add)为0(1)arraylist.contains()为O(n),linkedlist.contans()为0(n)arraylist.next()为O(1),linkedlist.next()为0(1)arraylist.remove()是O(n),而linkedlist.remove()是0(1)在arraylistiterator.remove()是O(n),而在linkedlist迭代器.remove

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。