2019年一文读懂LinkedList

本文详细解析了LinkedList的底层数据结构——双向链表,介绍了其源码分析、特点及使用建议。对比ArrayList,阐述了LinkedList在不同场景下的优势和劣势。

LinkedList


一、简介

LinkedList 底层的数据结构是 “双向链表”,它的每个节点都拥有指向前后节点的引用,故不需要扩容机制。它也是有序可重复、线程不安全的集合,可存入多个 null对象,但与 ArrayList 相比,它的随机访问效率更低。

1.1 源码分析
public class LinkedList<E>
    extends AbstractSequentialList<E>
    implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable {)

从源码分析,LinkedList 继承于 AbstractSequentialList(AbstractList 的子类),实现了 List,Deque,Cloneable,Serializable 接口:

  1. 实现 List,并继承 AbstractSequentialList,获得集合接口 List 的基础功能;
  2. 实现 Deque(双向队列),也就允许在集合两端进行数据的插入和删除操作;
  3. 实现 Cloneable,重写 clone,实现克隆功能;
  4. 实现 Serializable,可被序列化。

1.2 注意

LinkedList 在 jdk1.7 之前是环形链表,在 jdk1.7 之后优化为直线型链表。

1.3 使用建议
  1. 当需要运行在低版本jdk 环境下,并且集合中对访问元素数据速度要求不高,但对插入和删除元素速度要求较高时,建议使用 LinkedList。
  2. 当经常进行头部插入和删除操作时,建议使用 LinkedList。

二、特点

2.1 初始化 LinkedList 时采用懒加载模式
public LinkedList() {
}

public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
    this();
    addAll(c);
}

2.2 保存了链表的头尾元素的引用,通过每个元素头尾引用将数据串行
transient Node<E> first;

transient Node<E> last;

private static class Node<E> {
	E item;
	Node<E> next;
	Node<E> prev;
}

2.3 添加数据

LinkedList 的添加方式主要有2种:一是直接在尾部添加元素;二是在指定位置添加元素。内部主要调用 linkLast 和 linkBefore 存储元素。

void linkLast(E e) {
    final Node<E> l = last;
    final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
    last = newNode;
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
    // assert succ != null;
    final Node<E> pred = succ.prev;
    final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
    succ.prev = newNode;
    if (pred == null)
        first = newNode;
    else
        pred.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

2.4 删除元素

LinkedList 的删除方式主要有4种:一是移除第一个元素;二是移除最后一个元素,三是移除指定位置元素;四是移除指定元素。内部主要调用 unlinkFirst,unlinkLast 和 unlink 删除元素。

private E unlinkFirst(Node<E> f) {
    final E element = f.item;
    final Node<E> next = f.next;
    f.item = null;
    f.next = null; // help GC
    first = next;
    if (next == null)
        last = null;
    else
        next.prev = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}
private E unlinkLast(Node<E> l) {
    final E element = l.item;
    final Node<E> prev = l.prev;
    l.item = null;
    l.prev = null; // help GC
    last = prev;
    if (prev == null)
        first = null;
    else
        prev.next = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}
E unlink(Node<E> x) {
    // assert x != null;
    final E element = x.item;
    final Node<E> next = x.next
    final Node<E> prev = x.prev
    if (prev == null) {
        first = next;
    } else {
        prev.next = next;
        x.prev = null;
    }
    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        next.prev = prev;
        x.next = null;
    }
    x.item = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}

2.5 查找元素

LinkedList 采用二分法去加速一次读取指定位置的元素

Node<E> node(int index) {
    if (index < (size >> 1)) {
        Node<E> x = first;
        for (int i = 0; i < index; i++)
            x = x.next;
        return x;
    } else {
        Node<E> x = last;
        for (int i = size - 1; i > index; i--)
            x = x.prev;
        return x;
    }
}

node(index) 中根据指定位置去选择从前遍历还是从后遍历整个集合,也可以间接说明,LinkedList 在随机获取元素时性能很低,每次都得从头或者从尾遍依次历半个集合。

三、常见问题

3.1 与 ArrayList 相比较
  1. 新增性能比较

在新增操作时,ArrayList 效率不如 LinkedList,因为 ArrayList 底层是数组实现,在动态扩容时,性能有所损耗,而 LinkedList 不存在数组扩容机制,所以LinkedList 效率更高。

实际比较发现:

随着 JDK 版本的更新,优化了底层函数 System.arraycopy 的性能,以至于ArrayList 的扩容性能得到提升。在对于均为尾部插入数据时,ArrayList 性能更优。参考:https://www.jianshu.com/p/63b01b6379fb

在这里插入图片描述

  1. 元素获取比较

由于LinkedList是链表结构,没有角标的概念,没有实现 RandomAccess 接口,不具备随机元素访问功能,遍历查找可能要遍历半个集合,效率较低。

在这里插入图片描述

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于202412月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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