Queue和LinkedList的使用

本文介绍了如何使用Java中的LinkedList实现Queue接口的功能,并演示了offer、poll、element及peek等方法的具体应用。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

注意这里的LinkedList不是线程安全的,Vector才是线程安全的
在java5中新增加了java.util.Queue接口,用以支持队列的常见操作。该接口扩展了java.util.Collection接口。

但是LinkedList类实现了Queue接口,因此我们可以把LinkedList当成Queue来用。

使用offer()来加入元素,

使用poll()循环获取并移出元素,

使用element()或者peek()方法取得顶端第一个元素。

值得注意的是Queue使用时要尽量避免Collection的add()和remove()方法,因为add()和remove()方法在失败的时候会抛出异常。 


import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;


public class TestQueue {
public static void main(String[] args) {
Queue<String> queue=new LinkedList<String>();

queue.offer("Hello");
queue.offer("world!");
queue.offer("您好!");

System.out.println("使用offer()之后队列的长度:"+queue.size());
System.out.println("使用peek()取出第一个元素:  "+queue.peek());
System.out.println("使用element()取出第一个元素:  "+queue.element());
System.out.println("使用peek/element之后队列的长度:  "+queue.size());
System.out.print("使用poll()循环取出并删除元素:");
String str;
while((str=queue.poll())!=null)
{
System.out.print(" "+str);
}
System.out.println();
System.out.print("使用poll()后队列的长度:"+queue.size());
}
}

<think>嗯,用户现在想了解ArrayListLinkedList使用场景。之前他们问了关于浅拷贝的问题,现在转向集合类的选择,可能是因为在开发中遇到了性能问题,或者想优化代码。 首先,我需要回忆这两种数据结构的基本区别。ArrayList基于动态数组,而LinkedList基于双向链表。它们的底层实现不同,导致在不同操作上的性能差异。 用户可能已经知道它们的一些基本区别,比如随机访问插入删除的效率,但需要更详细的使用场景分析。他们可能在实际项目中遇到了性能瓶颈,想知道如何选择合适的数据结构。 接下来,我需要分点说明它们各自的优缺点。比如ArrayList的随机访问快,O(1)时间复杂度,而LinkedList需要遍历,是O(n)。但在中间插入或删除元素时,LinkedList如果已经定位到位置,可以O(1)完成,而ArrayList需要移动元素,导致O(n)的时间。 然后要考虑使用场景。比如,ArrayList适合读多写少的情况,而LinkedList适合频繁在头部或中间插入删除的情况。另外,内存占用方面,ArrayList更紧凑,而LinkedList每个节点需要额外的前后指针,占用更多内存。 还需要提到JDK中的优化,比如ArrayList在添加元素时动态扩容,而LinkedList的插入删除不需要扩容,但访问元素需要遍历。可能用户对扩容带来的性能影响不太清楚,需要解释一下。 另外,要注意实际应用中的例子。比如,实现栈或队列时,虽然LinkedList可以作为双端队列,但可能ArrayDeque更高效。而随机访问频繁的场景,如排序,用ArrayList更好。 用户可能还会混淆它们的使用,比如在需要频繁插入时误用ArrayList,导致性能问题。需要强调根据具体操作选择,而不是一概而论。 最后,总结对比表格,帮助用户快速理解两者的适用情况,并给出开发建议,比如优先使用ArrayList,除非有大量中间插入操作。这样用户可以根据自己的需求做出选择。</think>好的!在Java中,`ArrayList``LinkedList`虽然都实现了`List`接口,但底层数据结构性能特点差异显著,因此**适用场景完全不同**。以下是详细对比使用建议: --- ### **1. ArrayList** - **底层结构**:基于**动态数组**实现,内存连续分配。 - **核心特点**: - **随机访问快**:通过索引直接访问元素,时间复杂度$O(1)$。 - **尾部操作高效**:添加/删除尾部元素的时间复杂度$O(1)$(不考虑扩容)。 - **中间操作慢**:在中间插入/删除元素需要移动后续元素,时间复杂度$O(n)$。 - **内存紧凑**:无额外指针开销,内存利用率高。 #### **适用场景** - **频繁读取元素**:例如通过索引遍历或随机访问。 ```java for (int i = 0; i < list.size(); i++) { System.out.println(list.get(i)); // ArrayList高效 } ``` - **尾部增删频繁**:例如实现栈(Stack)或仅追加数据的日志列表。 - **需要排序或二分查找**:配合`Collections.sort()`或`Collections.binarySearch()`使用。 - **元素数量可预估**:避免频繁扩容(默认扩容1.5倍,可能浪费内存)。 --- ### **2. LinkedList** - **底层结构**:基于**双向链表**实现,元素通过指针连接。 - **核心特点**: - **头部/中间插入快**:已定位位置时,插入/删除时间复杂度$O(1)$。 - **随机访问慢**:需从头/尾遍历链表,时间复杂度$O(n)$。 - **内存开销大**:每个元素需存储前后节点指针(空间复杂度$O(n)$)。 - **无需扩容**:动态添加节点无扩容成本。 #### **适用场景** - **频繁在头部或中间插入/删除**:例如实现队列(Queue)或需要频繁修改中间元素。 ```java list.add(0, newElement); // LinkedList高效 list.remove(500); // 若已定位到位置,LinkedList更快 ``` - **需要实现双端操作**:天然支持`Deque`接口(如`addFirst()`, `removeLast()`)。 - **元素数量不可预测**:无需担心扩容问题。 --- ### **3. 关键性能对比** | **操作** | **ArrayList** | **LinkedList** | |------------------------|---------------|---------------------| | 随机访问(get/set) | $O(1)$ | $O(n)$ | | 尾部插入(add) | $O(1)$* | $O(1)$ | | 头部插入(addFirst) | $O(n)$ | $O(1)$ | | 中间插入(add(index)) | $O(n)$ | $O(1)$(已定位位置)| | 内存占用 | 更小 | 更大(每个节点多2指针)| > *注:ArrayList尾部插入在未触发扩容时为$O(1)$,扩容时为$O(n)$。 --- ### **4. 实际开发建议** 1. **优先选择ArrayList**:大多数场景下读操作多于写操作,且内存更高效。 2. **仅在特定场景用LinkedList**: - 需要频繁在头部/中间插入或删除(例如实现LRU缓存)。 - 需要直接使用双端队列方法(如`pollLast()`)。 3. **避免用LinkedList遍历**: ```java // 低效写法(多次调用get(i)) for (int i = 0; i < linkedList.size(); i++) { linkedList.get(i); // 每次访问都是O(n)! } ``` **应改用迭代器**: ```java Iterator<Integer> it = linkedList.iterator(); while (it.hasNext()) { it.next(); // 遍历时间复杂度O(n) } ``` --- ### **5. 典型场景示例** - **ArrayList适用**: - 数据库查询结果集(随机访问结果)。 - 需要快速访问的缓存列表。 - 批量数据排序(如`Collections.sort(list)`)。 - **LinkedList适用**: - 实现先进先出(FIFO)队列(但通常更推荐`ArrayDeque`)。 - 需要频繁在中间插入的编辑器撤销操作链。 - 内存不敏感且需要灵活增删的场景。 --- ### **总结** - **读多写少 + 随机访问 → ArrayList** - **写多读少 + 头尾操作 → LinkedList** - 如果无法明确需求,优先用`ArrayList`并通过性能测试验证!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值