集合框架之从JDK1.8源码中看LinkedList

本文深入剖析了JDK1.8中LinkedList的内部实现机制,包括基于双向链表的添加和删除操作,以及其与ArrayList在性能上的对比。

概述

之前说过ArrayList内部是基于数组实现的,而LinkedList内部是基于双向链表实现的,现在就JDK1.8源码来看看内部的实现机制。

添加元素

我们添加元素,最常见的一个方法就是add操作

    public boolean add(E e) {
        linkLast(e);
        return true;
    }

来看看linkLast方法的实现:

    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++;
    }

其中Node是个静态内部类,它会维护一个前节点信息后节点信息,以及当前的业务数据

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

        Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
            this.item = element;
            this.next = next;
            this.prev = prev;
        }
    }

因此,当我们添加数据的时候,实际是通过linkLast将我们的元素添加到队列尾部

删除元素

在删除元素的时候,我们来看看remove操作

    public boolean remove(Object o) {
        if (o == null) {
            for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
                if (x.item == null) {
                    unlink(x);
                    return true;
                }
            }
        } else {
            for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
                if (o.equals(x.item)) {
                    unlink(x);
                    return true;
                }
            }
        }
        return false;
    }

来看看unlink方法的实现:

    E unlink(Node<E> x) {
        //获取当前元素
        final E element = x.item;
        //获取后继和前驱节点
        final Node<E> next = x.next;
        final Node<E> prev = x.prev;

        if (prev == null) {
        	//没有前驱节点,删除的是头节点
            first = next;
        } else {
            prev.next = next;
            x.prev = null;
        }

        if (next == null) {
        	//没有后继节点,删除的是尾节点
            last = prev;
        } else {
            next.prev = prev;
            x.next = null;
        }
		//切断引用
        x.item = null;
        size--;
        modCount++;
        return element;
    }

删除节点的操作,实际就是在双向链表中删除当前节点,链接当前节点的前驱和后继两个节点。

特性

LinkedList特性描述
是否允许空允许
是否允许重复数据允许
是否有序有序
是否线程安全非线程安全

LinkedList和ArrayList的对比

  1. ArrayList内部基于数组,而LinkedList内部基于双向链表
  2. 插入和删除而言,LinkedList做插入、删除的时候,慢在寻址,快在只需要改变前后节点的引用地址,而ArrayList做插入、删除的时候,慢在数组元素的批量复制,快在寻址
  3. LinkedList维护了一个双向链表,占用的内存更高,ArrayList底层数组扩容是一个既消耗时间又消耗空间的操作。
一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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