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ArrayList与LinkedList

ArrayList与LinkedList

作者: 盼旺 | 来源:发表于2019-10-10 20:41 被阅读0次

    简介:

    ArrayList和LinkedList就是分别对顺序表和双向链表的一种实现

    顺序表:需要申请连续的内存空间保存元素,可以通过内存中的物理位置直接找到元素的逻辑位置。在顺序表中间插入or删除元素需要把该元素之后的所有元素向前or向后移动。

    双向链表:不需要申请连续的内存空间保存元素,需要通过元素的头尾指针找到前继与后继元素(查找元素的时候需要从头or尾开始遍历整个链表,直到找到目标元素)。在双向链表中插入or删除元素不需要移动元素,只需要改变相关元素的头尾指针即可。

    ArrayList与LinkedList的比较

    1、ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构,因为地址连续,一旦数据存储好了,查询操作效率会比较高(在内存里是连着放的)。

    2、因为地址连续, ArrayList要移动数据,所以插入和删除操作效率比较低。

    3、LinkedList基于链表的数据结构,地址是任意的,所以在开辟内存空间的时候不需要等一个连续的地址,对于新增和删除操作add和remove,LinedList比较占优势。

    4、因为LinkedList要移动指针,所以查询操作性能比较低。

    ArrayList与Vector的比较
    1、Vector的方法都是同步的,是线程安全的,而ArrayList的方法不是,由于线程的同步必然要影响性能。因此,ArrayList的性能比Vector好。

    2、当Vector或ArrayList中的元素超过它的初始大小时,Vector会将它的容量翻倍,而ArrayList只增加50%的大小,这样。ArrayList就有利于节约内存空间。

    3、大多数情况不使用Vector,因为性能不好,但是它支持线程的同步,即某一时刻只有一个线程能够写Vector,避免多线程同时写而引起的不一致性。

    4、Vector可以设置增长因子,而ArrayList不可以。

    测试程序

    import java.util.*;
    public class Main {
        public static void main(String[] args) {
            long startTime,endTime;
            ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<>(300000);
            LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=0;i<100000;i++){
                arrayList.add(i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在ArrayList尾部插入100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=0;i<100000;i++){
                linkedList.add(i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在LinkedList尾部插入100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=0;i<100000;i++){
                arrayList.add(0,i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在ArrayList头部插入100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=0;i<100000;i++){
                linkedList.add(0,i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在LinkedList头部插入100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=0;i<100000;i++){
                arrayList.add(100000,i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在ArrayList中间插入100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=0;i<100000;i++){
                linkedList.add(100000,i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在LinkedList中间插入100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=0;i<100000;i++){
                arrayList.get(i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在ArrayList头部读取100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=0;i<100000;i++){
                linkedList.get(i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在LinkedList头部读取100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=100000;i<200000;i++){
                arrayList.get(i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在ArrayList中间读取100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=100000;i<200000;i++){
                linkedList.get(i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在LinkedList中间读取100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=200000;i<300000;i++){
                arrayList.get(i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在ArrayList尾部读取100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
    
            startTime=System.currentTimeMillis();   //获取开始时间
            for(int i=200000;i<300000;i++){
                linkedList.get(i);
            }
            endTime=System.currentTimeMillis(); //获取结束时间
            System.out.println("在LinkedList尾部读取100000个元素: "+(endTime-startTime)+"ms");
            return;
        }
    }
    

    ArrayList尾部插入

        public boolean add(E e) {
            // 检查是否需要扩容
            ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
            // 直接在尾部添加元素
            elementData[size++] = e;
            return true;
        }
    

    对ArrayList的尾部插入,直接插入即可,无须额外的操作。

    LinkedList尾部插入

    add(E e)方法,该方法中调用了linkLast(E e)方法
        public boolean add(E e) {
            linkLast(e);
            return true;
        }
    
    linkLast(E e)方法,可以看出,在尾部插入的时候,并不需要从头开始遍历整个链表,
    因为已经事先保存了尾结点,所以可以直接在尾结点后面插入元素
       void linkLast(E e) {
            // 先把原来的尾结点保存下来
            final Node<E> l = last;
            // 创建一个新的结点,其头结点指向last
            final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
            // 尾结点置为newNode
            last = newNode;
            if (l == null)
                first = newNode;
            else
                // 修改原先的尾结点的尾结点,使其指向新的尾结点
                l.next = newNode;
            size++;
            modCount++;
        }
    

    总结

    对于尾部插入而言,ArrayList与LinkedList的性能几乎是一致的

    ArrayList头部插入

    public void add(int index, E element) {
            rangeCheckForAdd(index);
    
            ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
            // 把原来数组中的index位置开始的元素全部复制到index+1开始的位置(其实就是index后面的元素向后移动一位)
            System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                             size - index);
            // 插入元素
            elementData[index] = element;
            size++;
        }
    

    add(int index, E element)方法,可以看到通过调用系统的数组复制方法来实现了元素的移动。所以,插入的位置越靠前,需要移动的元素就会越多

    LinkedList头部插入

        public void add(int index, E element) {
            checkPositionIndex(index);
    
            if (index == size)
                linkLast(element);
            else
                linkBefore(element, node(index));
        }
    

    add(int index, E element)方法,该方法先判断是否是在尾部插入,如果是调用linkLast()方法,否则调用linkBefore(),那么是否真的就是需要重头开始遍历呢?我们一起来看看

        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++;
        }
    
        Node<E> node(int index) {
            // assert isElementIndex(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;
            }
        }
    

    在头尾以外的位置插入元素当然得找出这个位置在哪里,这里面的node()方法就是关键所在,这个函数的作用就是根据索引查找元素,但是它会先判断index的位置,如果index比size的一半(size >> 1,右移运算,相当于除以2)要小,就从头开始遍历。
    否则,从尾部开始遍历。
    从而可以知道,对于LinkedList来说,操作的元素的位置越往中间靠拢,效率就越低

    总结

    对于LinkedList来说,头部插入和尾部插入时间复杂度都是O(1)

    但是对于ArrayList来说,头部的每一次插入都需要移动size-1个元素,效率可想而知

    但是如果都是在最中间的位置插入的话,ArrayList速度比LinkedList的速度快将近100倍

    ArrayList、LinkedList查找

    对于ArrayList,无论什么位置,都是直接通过索引定位到元素,时间复杂度O(1)
    而对于LinkedList查找,其核心方法就是上面所说的node()方法,所以头尾查找速度极快,越往中间靠拢效率越低

    参考文章
    https://www.javazhiyin.com/42746.html

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