一篇关于数组和链表性能的讨论

最新推荐文章于 2025-09-14 16:52:13 发布
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本文解答了一个长期困扰读者的技术问题，提供了清晰的解决方案和深入的分析，对于理解特定技术细节非常有帮助。
JYMiracle
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数据结构与算法之美专栏笔记_数组链表栈篇
qq_48573752的博客
02-02 1486
提要 在具体的算法题解之前，我们先简要的描述一些知识点，这些知识点都是基于数据结构与算法专栏内容的总结，其中也涉及一些评论区的见解，我仅做整理。对于详细的推理不再涉及，仅当做笔记使用。 从一个问题开始 为什么大部分编程语言中，数组要从0开始编号，而不是从1开始？ 从数组存储的内存模型来看，数组的下标实际上指的是内存地址的偏移，假设用a表示数组的首地址，将数组元素的类型所占字节数计为type_size，那么a[k]表示的含义就是存储在内存空间k*typesize+base_addr处的元素，如果从1开始编号.
ArryaList和LinkedList性能分析和适用场景
仗剑闯天涯的专栏
08-10 568
ArrayList和LinkedList   我们先说性能方面；     1.插入：       ArrayList是单向链表，底层是数组存储形式，在添加的时候，如果添加在ArrayList尾部，则性能更快于LinkedList,但是在List中添加完元素之后，导致超过底层数组的长度，就会垃圾回收原来的数组，并且用System.copyArray赋值到新的数组当中，这开销就会变大，而Like
数组和链表的区别_数组 vs 链表，到底哪个性能更强？
weixin_39563722的博客
12-02 3150
数组和链表是程序中常用的两种数据结构，也是面试中常考的面试题之一。然而对于很多人来说，只是模糊的记得二者的区别，可能还记得不一定对，并且每次到了面试的时候，都得把这些的概念拿出来背一遍才行，未免有些麻烦。而本文则会从执行过程图以及性能评测等方面入手，让你更加深入的理解和记忆二者的区别，有了这次深入的学习之后，相信会让你记忆深刻。数 组在开始（性能评测）之前我们先来回顾一下，什么是数组？数组的定义如...
时间复杂度
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LYYstudying的博客
09-14 754
数据结构是计算机存储、组织数据的⽅式，指相互之间存在⼀种或多种特定关系的数 据元素的集合。没有⼀种单⼀的数据结构对所有⽤途都有⽤，所以我们要学各式各样的数据结构， 如：线性表、树、图、哈希等（数据结构相当于一个存钱罐，可以取钱也可以存钱）
链表竟然比数组慢了1000多倍？(动图+性能评测)
磊哥聊Java
06-15 2511
这是我的第215期分享作者 | 王磊来源 | Java中文社群（ID：javacn666）转载请联系授权（微信ID：GG_Stone）数组和链表是程序中常用的两种数据结构，也是面试中...
数组与链表的优缺点分析
修行之路
11-15 3969
数组和链表是存储数据的两种不同的结构。他们各有各的优缺点。 数组：        缺点：1.一旦数组定义，则大小固定，无法修改数组的大小。                   2.数组插入和删除的效率低，时间复杂度为O(n)。         优点：下标访问，速度快，时间复杂度为O(1)。 链表：        缺点：链表的遍历过称效率低。        优点：1.资源允许的情况下，
Java 数组 链表效率,Java数组和链表三种遍历效率对比
weixin_31669073的博客
03-14 600
数组结构示例代码：/*数组结构的三种循环遍历效率对比*/@org.junit.Testpublic void test13(){Listlist = new ArrayList<>(10000000);for(int i=0;i<1000;i++){list.add(i);}/*普通for循环*/long a = System.currentTimeMillis();int si...
pythonlist是数组还是链表实现的-数组和链表结构（python）-1 数组和链表.pdf
04-18
"Python列表是数组还是链表实现的？-数组和链表结构（Python）" Python列表是一个非常常用的数据结构，但是它究竟是数组还是...在下一篇笔记中，我们将讨论数组和链表结构的实现细节，并探讨它们在Python中的应用。
js代码-数组转链表，链表转数组
07-15
本篇文章将详细讨论如何在JavaScript中实现从数组到链表的转换以及从链表到数组的转换。 首先，我们来理解一下数组和链表的基本概念。数组是一种线性数据结构，它在内存中是连续存储的，可以通过索引来直接访问元素...
数据结构深度解析：数组、链表与线性表
"这篇文档是关于数据结构和算法的总结，涵盖了数组、链表和线性表等基础知识。" 在计算机科学中，数据结构和算法是编程的基础，它们直接影响到程序的效率和性能。本篇文档主要讨论了三种常用的数据结构：数组、链表...
数组与链表的区别与应用场景分析
[数组与链表的区别与应用场景分析](https://img-blog.csdnimg.cn/7512921d450c40a686fa9569c6c76b98.png) # 1. 数组的定义和特点 数组（Array）是一种线性数据结构，它由相同数据类型的元素按照顺序排列而成。在...
Java数组和链表三种遍历效率对比
XuJiangDong
01-20 4924
数组结构 示例代码： /*数组结构的三种循环遍历效率对比*/ @org.junit.Test public void test13(){ List&lt;Integer&gt; list = new ArrayList&lt;&gt;(10000000); for(int i=0;i&lt;1000;i++){ lis...
数组和链表：内存访问的性能差异和应用场景
私信我，领取入门资料包+工具包
03-24 217
如果使用线性搜索算法，相对于数组，链表的查找速度会慢很多。尽管从理论上讲，链表和数组的查找时间复杂度都是O(n)，但在实际场景中，链表的效率远不如数组。在访问数组时，由于局部性原理，系统会将之后的连续内存预读入cache，因此后续对数组元素的访问都可以在L1 cache中完成。但链表不具有这种特性，每次访问节点都需要进行内存访问，而不是在cache中访问。然而，数组也有缺点，比如不能动态扩容，一次扩容需要移动大量的元素等等。因此，在选择使用数组或链表时，应该根据具体场景进行选择。
为什么数组遍历比链表快，从CPU和内存的角度理解。
班门弄斧
01-30 4785
回家的路上看了一下cpu的结构，想起了前两天和领导吃饭时聊到的问题，为什么数组遍历比链表快，明明都知道地址了。 其实要理解这个问题，从cpu的结构和内存角度来理解就很清晰了。 读取速度:缓存>内存（剧吐多少倍差距，得看什么cpu，大概都有100倍左右）。 cpu读取数据是按照缓存行读取到缓存的，简单来说就是cpu会把需要的数据加载到缓存中，查找数据时，会先从缓存找，找不到再到内存找。 而数组作为连续内存，cpu缓存会把一片连续的内存空...
数组、链表什么区别？分情况讨论一下它们的效率问题？
weixin_35757531的博客
01-11 372
数组和链表都是常用的数据结构，它们在存储和维护数据方面有一些明显的差别。 数组是一种线性数据结构，它将数据存储在一起，并且每个元素都有一个固定的索引。数组查找和遍历元素非常快，因为元素之间的位置是固定的，只需要简单的算术运算就可以确定元素的位置。 链表是另一种常用的线性数据结构，它将数据存储在一系列节点中。每个节点都包含一个元素和一个指向下一个节点的指针。链表插入和删除元素非常快，因为只需要修改相...
C# List、LinkedList、Dictionary性能对比
Pei_hua100的专栏
07-03 1369
int ，bool， char， double， enum， struct， DateTime等。这就是为什么ArrayList既可以存储值类型，也可以存储引用类型。如果是引用类型，先把数据存储在堆中，然后把堆的地址存储在栈中。string，Array，class集合 等都是引用类型。key-value组合，可以添加不同类型的数据，取出之后需要转换成对应类型。中间一旦有人缺席，所有人都要前移去补位，牵一发动全身，(用主键作为key，保证无重复元素)，反而效率更高。
数组和链表的优缺点总结
小熊的博客
04-11 1409
数组和链表的优缺点总结
详解数组，链表和ADT
chivalrous
06-18 5741
数组先由一个例子复习一下数组的知识class HighArray { private long[] a; private int nElems; //----------------------------------- public HighArray(int max) { a=new long[max]; nElems
数组和链表的顺序遍历的时间比较
qq_45843451的博客
04-16 2323
数组和链表的顺序遍历的时间比较 结论：数组顺序遍历快于链表 原因：CPU每次取数据时都不是只取一个数据，而是将那连续的一块一起取， 而因为数组的地址空间是连续的，所以下几次要访问的元素也一起被 放入缓存中了，减少了对内存的访问（访问速度：缓存 快于 内存）。 由于链表的元素是离散的放在内存中的，所以遍历每个元素的都需要 对内存进行访问，导致顺序访问效率不如数组。 //采用vector<>和list<>来分别代表数组和链表 #include<bits/
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