面试题——ArrayList和LinkedList的区别

Posted 2021-01-03 kunrong

List概括

先回顾一下List在Collection的框架图：

从图中可以看出：

1. List是一个接口，他继承Collection接口，代表有序的队列。
2. AbstractList是一个抽象类， ，它继承与AbstractCollection。AbstractList实现了List接口中除了size()、get(int location)之外的方法。
3. AbstractSequentialList是一个抽象类，它继承与AbstrctList。AbstractSequentialList实现了“链表中，根据index索引值操作链表的全部方法”
4. ArrayList、LinkedList、Vector和Stack是List的四个实现类，其中Vector是基于JDK1.0，虽然实现了同步，但是效率低，已经不用了，Stack继承与Vector，所以不再赘述。
5. LinkList是个双向链表，它同样可以被当做栈，队列，或者双端队列。

ArrayList 和 LinkList区别

1. ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构，而LinkedList是基于链表的数据结构，。

2. 对于随机访问的get和set，ArrayList要优于LinkedList，因为LinkedList基于指针的移动。

3. 对于添加和删除操作add和remove，一般大家都会说LinkedList要比ArrayList快，因为ArrayList要移动数据。但是实际情况并非这样，对于添加或删除，LinkedList和ArrayList并不能明确说明谁快谁慢，下面会详细分析。

    我们结合之前分析的源码，来看看为什么是这样的：
   
    ArrayList中的随机访问、添加和删除部分源码如下：

   *** //获取index位置的元素值
   public E get(int index) {
   rangeCheck(index); //首先判断index的范围是否合法

   return elementData(index);
   }

//将index位置的值设为element，并返回原来的值
public E set(int index, E element) {
rangeCheck(index);

E oldValue = elementData(index);  
elementData[index] = element;  
return oldValue;  

}

//将element添加到ArrayList的指定位置
public void add(int index, E element) {
rangeCheckForAdd(index);

ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!  
//将index以及index之后的数据复制到index+1的位置往后，即从index开始向后挪了一位  
System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,  
                 size - index);   
elementData[index] = element; //然后在index处插入element  
size++;  

}

//删除ArrayList指定位置的元素
public E remove(int index) {
rangeCheck(index);

modCount++;  
E oldValue = elementData(index);  

int numMoved = size - index - 1;  
if (numMoved > 0)  
    //向左挪一位，index位置原来的数据已经被覆盖了  
    System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,  
                     numMoved);  
//多出来的最后一位删掉  
elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work  

return oldValue;  

}
***
LinkedList中的随机访问、添加和删除部分源码如下：

//获得第index个节点的值
*** public E get(int index) {
checkElementIndex(index);
return node(index).item;
}

//设置第index元素的值
public E set(int index, E element) {
checkElementIndex(index);
Node

//在index个节点之前添加新的节点
public void add(int index, E element) {
checkPositionIndex(index);

if (index == size)  
    linkLast(element);  
else  
    linkBefore(element, node(index));  

}

//删除第index个节点
public E remove(int index) {
checkElementIndex(index);
return unlink(node(index));
}

//定位index处的节点
Node

从源码可以看出，ArrayList想要get(int index)元素时，直接返回index位置上的元素，而LinkedList需要通过for循环进行查找，虽然LinkedList已经在查找方法上做了优化，比如index < size / 2，则从左边开始查找，反之从右边开始查找，但是还是比ArrayList要慢。这点是毋庸置疑的。
ArrayList想要在指定位置插入或删除元素时，主要耗时的是System.arraycopy动作，会移动index后面所有的元素；LinkedList主耗时的是要先通过for循环找到index，然后直接插入或删除。这就导致了两者并非一定谁快谁慢，下面通过一个测试程序来测试一下两者插入的速度：

*** import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/*

• @description 测试ArrayList和LinkedList插入的效率

• @eson_15
  */
  public class ArrayOrLinked {
  static List

  public static void main(String[] args) {

   //首先分别给两者插入10000条数据  
   for(int i=0;i<10000;i++){    
       array.add(i);    
       linked.add(i);    
   }    
   //获得两者随机访问的时间  
   System.out.println("array time:"+getTime(array));    
   System.out.println("linked time:"+getTime(linked));    
   //获得两者插入数据的时间  
   System.out.println("array insert time:"+insertTime(array));    
   System.out.println("linked insert time:"+insertTime(linked));    

  }
  public static long getTime(List

  //插入数据
  public static long insertTime(List

  }

}
***

＊＊＊＊
index = 1000的时候
array time:7
linked time:567
array insert time:29
linked insert time:37

index = 5000的时候
array time:5
linked time:415
array insert time:15
linked insert time:128

index = 9000的时候
array time:6
linked time:443
array insert time:12
linked insert time:152

从运行结果看，LinkedList的效率是越来越差。

    所以当插入的数据量很小时，两者区别不太大，当插入的数据量大时，大约在容量的1/10之前，LinkedList会优于ArrayList，在其后就劣与ArrayList，且越靠近后面越差。所以个人觉得，一般首选用ArrayList，由于LinkedList可以实现栈、队列以及双端队列等数据结构，所以当特定需要时候，使用LinkedList，当然咯，数据量小的时候，两者差不多，视具体情况去选择使用；当数据量大的时候，如果只需要在靠前的部分插入或删除数据，那也可以选用LinkedList，反之选择ArrayList反而效率更高。