ArrayList 和 LinkedList 之间应该怎么选择

本文通过性能测试对比ArrayList、LinkedList和ArrayDeque在不同操作下的性能,指出ArrayList适合大部分List场景,ArrayDeque在Queue和Stack场景下更优。LinkedList仅在头部插入/删除时有性能优势,但通常有更好的替代选择。此外,LinkedList作为基础数据结构仍有其教学和理论价值。

这篇文章是来自知乎上的一个问题

相信很多人在面试时都被问过这个问题,然后一般回答:ArrayList在指定下标访问时快,LinkedList在插入/删除元素时快。

其实这是一种人云亦云的谬误。可能最初有人这么回答,然后不加验证地转来转去,后面就成了八股文中的“标准答案”。

这个问题其实早在2015年,就由作者Joshua Bloch在Twitter上给出了回答:“有人真的使用过LinkedList吗?我写了它,但是我从没用过”。

请添加图片描述

以下是我在知乎上的回答

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先说结论:需要List的场合,绝大部分情况下选择ArrayList;需要Queue或Stack的场合,绝大部分情况下选择ArrayDeque

看实际的性能测试。对ArrayList和LinkedList分别做100000次以下操作,统计执行时间(ms):

尾部插入头部插入中间插入遍历
ArrayList53461527
LinkedList2450442

逐条分析解释:

  1. 尾部插入:相差不大,都是O(1)的操作。
  2. 头部插入:LinkedList明显优于ArrayList。因为ArrayList每次操作都涉及底层全量数组的System.arraycopy();而LinkedList是双向链表,内存保存了headNode,所以是O(1)的操作。
  3. 中间插入:ArrayList明显优于LinkedList。因为LinkedList每次需要遍历寻找插入节点,仅这一步复杂度就是O(n)。
  4. 遍历:相差不大。

除了上述时间消耗的比较,在空间消耗上ArrayList也优于LinkedList。虽然ArrayList会扩容到1.5倍,但是LinkedList内部为每个存储元素封装了Node对象,除了Node对象头部,还要保存前后Node的地址和当前存储元素的地址,实际上LinkedList占用内存要远大于ArrayList。

结论:仅在头部插入/删除时,LinkedList在时间上有性能优势。

不过问题来了:既然你需要在头部频繁插入/删除,那么为什么不选择更合适的数据结构呢?比如Stack或者Queue。

那么LinkedList是实现这两种数据结构的最优选择吗?答案也不是,而是ArrayDeque。

不多说,再看性能测试对比。对ArrayDeque和LinkedList分别做1000000次以下操作,统计执行时间(ms):

头部插入尾部插入遍历
ArrayList121266
LinkedList6115310

可以看出,ArrayDeque在每项时间指标都优于LinkedList。另外在空间上,ArrayDeque底层使用的循环数组也是优于LinkedList使用的Node链表。

结论:无论在时间还是空间上,ArrayDeque都优于LinkedList。

顺便说一句,JDK中还提供了Stack类。虽然它名字就叫Stack,一般不会用到它实现栈,甚至Java官方都建议不要使用它。因为有以下缺陷:

  1. 继承关系和方法设计混乱。
  2. 为了线程安全所有方法加线程锁,性能较差。

那么综合看来,LinkedList是否一无是处呢?我觉得它的存在还是有一定价值的:

  1. 典型的数据结构。作为一种基础数据结构,链表在几乎每种语言中都有自己的实现。LinkedList作为链表在Java中的实现,起到了教学和理论研究的作用。它在Java中性能不好更多与JVM本身的内存结构有关,并非在所有语言中都是这样。
  2. 历史原因。LinkedList刚出来时还是实现Queue和Stack的最佳选择,不过后面1.6版本推出的ArrayDeque在性能上后来居上,为了版本兼容的考虑LinkedList还是保留了下来。
<think>首先,用户的问题是:“我想比较ArrayListLinkedList的数据结构特性及适用场景 请问ArrayList vs LinkedList 数据结构区别 及 使用场景分析”。我需要基于提供的引用内容来回答。 回顾系统级指令: - 所有行内数学表达式必须使用$...$格式。 - 独立公式必须使用$$...$$格式并单独成段。 - LaTeX语法正确。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 回答中引用的段落末尾自然地添加引用标识。 - 回答结构清晰,帮助用户逐步解决问题,保证回答真实可靠。 提供的引用包括: - 引用[1]:ArrayList vs LinkedList 特点与区别分析,包括基本特点、代码示例性能对比。 - 引用[2]:ArrayListLinkedList的区别及使用场景,提到数据量对效率的影响。 - 引用[3]:LinkedListArrayList 的区别及使用场景,包括底层实现、性能对比核心区别。 - 引用[4]:ArrayListLinkedList区别及使用场景,强调随机访问插入删除的性能。 - 引用[5]:ArrayList LinkedList的联系、区别及应用场景,总结适用场景。 我需要综合这些引用,回答ArrayListLinkedList的数据结构区别及使用场景分析。 结构化回答: 1. **介绍**:简要介绍两者是什么。 2. **数据结构区别**: - 底层实现:ArrayList基于动态数组,LinkedList基于双向链表。 - 内存占用:ArrayList更紧凑,LinkedList有额外指针开销。 - 初始容量扩容:ArrayList有默认初始容量扩容机制,LinkedList动态添加节点。 3. **性能对比**: - 随机访问:ArrayList O(1),LinkedList O(n)。 - 插入/删除: - 头部:ArrayList O(n),LinkedList O(1)。 - 中间:两者都是O(n),但LinkedList在修改指针时可能更快,具体取决于数据量。 - 尾部:ArrayList O(1)(如果不需要扩容),LinkedList O(1)。 - 基于引用[2],数据量较大时,LinkedList在中间插入可能不如ArrayList。 4. **使用场景**: - 适合ArrayList:频繁随机访问、数据量变化不大。 - 适合LinkedList:频繁在头部或尾部插入删除、较少随机访问。 5. **总结**:对比优缺点。 6. **生成相关问题**:在末尾添加相关问题。 确保引用标识: - 在回答中,当引用特定内容时,在段落末尾添加[^数字]。 例如: - 根据引用[1],ArrayList基于动态数组实现... - 引用[3]提到,LinkedList在头部插入效率高... 最终,回答使用中文。 大纲回答: 1. **引言**:ArrayListLinkedList都是Java中List接口的实现,但底层数据结构不同。 2. **数据结构特性**: - ArrayList:动态数组,连续内存。 - LinkedList:双向链表,非连续内存。 3. **性能区别**: - 随机访问:ArrayList快。 - 插入删除:LinkedList在特定位置快。 4. **使用场景分析**: - ArrayList适用于读多写少。 - LinkedList适用于写多读少。 5. **总结**:根据需求选择。 6. **相关问题**:生成3-4个相关问题。 生成相关问题示例: 1. 在Java中,如何选择ArrayListLinkedList? 2. ArrayList的扩容机制如何工作? 3. LinkedList在中间插入元素为什么是O(n)? 4. 实际应用中,ArrayListLinkedList的性能差异有多大?</think>### ArrayList vs LinkedList 数据结构区别及使用场景分析 在Java集合框架中,ArrayListLinkedList都是List接口的实现类,但底层数据结构、性能特性适用场景有显著差异。下面我将基于引用内容,逐步分析两者的区别,并提供使用场景建议。分析主要从数据结构特性、性能对比适用场景三个维度展开。 #### 1. **数据结构特性对比** - **ArrayList**: - **底层实现**:基于动态数组(Object[]),元素存储在连续内存空间中。默认初始容量为10,当容量不足时,会自动扩容为原容量的1.5倍(例如,从10扩容到15)[^1][^3]。 - **内存占用**:占用空间较小,仅存储元素数据,不额外存储指针信息。这使得内存利用率较高,但扩容时可能需要复制整个数组到新空间[^1][^3]。 - **特点**:支持快速随机访问,通过索引可直接定位元素(例如,`arrayList.get(index)`),时间复杂度为$O(1)$[^1][^4]。 - **LinkedList**: - **底层实现**:基于双向链表(Node节点),每个节点包含元素值、前驱指针(prev)后继指针(next)。节点在内存中非连续存储,动态添加或删除节点时无需整体扩容[^1][^3]。 - **内存占用**:空间开销较大,每个节点需额外存储prevnext指针(约增加16-24字节开销)。在数据量大时,内存占用显著高于ArrayList[^1][^3]。 - **特点**:不支持高效随机访问,访问元素需从头或尾遍历链表,时间复杂度为$O(n)$[^1][^4]。 关键区别:ArrayList使用数组实现连续存储,适合快速访问;LinkedList使用链表实现离散存储,适合动态修改[^3][^5]。 #### 2. **性能对比** 性能分析基于常见操作的时间复杂度,引用测试表明数据量大小会影响实际效率(例如,数据量超过容量的1/10时,LinkedList的中间操作效率可能下降)[^2][^4]。 | 操作 | ArrayList 时间复杂度 | LinkedList 时间复杂度 | 说明 | |--------------|------------------------|-------------------------|----------------------------------------------------------------------| | **随机访问** | $O(1)$ | $O(n)$ | ArrayList通过索引直接访问(如`get(index)`),LinkedList需遍历链表[^1][^3]。 | | **头部插入/删除** | $O(n)$ | $O(1)$ | ArrayList需移动所有后续元素;LinkedList只需修改头节点指针[^1][^3]。 | | **中间插入/删除** | $O(n)$ | $O(n)$ | 两者均需定位位置,但ArrayList还需移动元素,LinkedList只需修改指针。数据量大时,ArrayList可能更优(因缓存友好性)[^2][^4]。 | | **尾部插入/删除** | $O(1)$(无需扩容时) | $O(1)$ | ArrayList尾部操作高效,除非触发扩容($O(n)$);LinkedList直接操作尾节点[^1][^3]。 | | **内存效率** | 更高(连续存储) | 较低(指针开销) | ArrayList在数据量大时更节省内存[^3][^5]。 | 示例代码说明: - **ArrayList**:尾部插入高效(`arrayList.add(element)`),但删除头部元素需移动数据(`arrayList.remove(0)`)[^1]。 - **LinkedList**:头部插入高效(`linkedList.addFirst(element)`),但随机访问慢(`linkedList.get(index)`)[^1]。 #### 3. **使用场景分析** 根据性能特点,选择合适的数据结构取决于应用需求: - **推荐使用ArrayList的场景**: - 频繁随机访问元素(例如,数据库查询结果遍历)。 - 数据量较大且变化不频繁(避免频繁扩容开销)。 - 内存敏感型应用(因更少的内存占用)[^1][^5]。 - 示例:电商平台的商品列表展示,需快速按索引加载数据。 - **推荐使用LinkedList的场景**: - 频繁在头部或尾部插入/删除元素(例如,实现队列或栈)。 - 较少随机访问,更多动态修改(例如,实时日志处理)。 - 数据规模较小或中等,避免中间操作效率下降问题(引用显示数据量超过1/10时,LinkedList中间插入可能劣于ArrayList)[^2][^4][^5]。 - 示例:消息系统的任务队列,需高效添加或移除头部元素。 **总结**:ArrayList在“读多写少”场景占优,LinkedList在“写多读少”场景更佳。实际选择时,需权衡访问模式内存约束[^3][^5]。 #### 相关问题 1. 在数据量极大的情况下,ArrayListLinkedList的性能差异会如何变化?[^2] 2. 如何优化ArrayList的扩容机制以减少性能开销?[^1] 3. LinkedList在实现栈(Stack)或队列(Queue)时有哪些优势?[^3] 4. 为什么在中间位置插入元素时,LinkedList的时间复杂度是$O(n)$而非$O(1)$?[^4]
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