Java中ArrayList和LinkedList的区别

两者数据结构不同,ArrayList是基于数组实现、LinkedList是基于双向链表实现。从获取、删除、插入、内存开销这几个点来说明两者的区别。

1、 获取:

ArrayList的获取比LinkedList获取相比非常快,因为ArrayList的get方法的时间复杂度为O(1),而LinkList的为O(n)。

ArrayList的get方法源码:

public E get(int index) {
    rangeCheck(index);
    
    return elementData(index);
}
E elementData(int index) {
    // 直接下标获取数组值, 时间复杂度为O(1)
    return (E) elementData[index];
}

LinkList的get方法源码:

public E get(int index){
    checkElementIndex(index);
    return node(index).item;
}

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;
    }
}

LinkList还提供获取首位元素的方法,getFirst、getList,这两个方法的时间复杂度为O(1)。

结论:ArrayList元素的获取性能比LinkedList高。

2、删除:

LinkedList删除时间复杂度为O(1),这个O(1)只是从删除的操作来说,因为LinkedList在删除的时候也会进行for循环获取删除的节点。而ArrayList删除时间复杂度是可变的,删除第一个元素是最坏的情况时间复杂度为O(n),这是因为删除第一个元素要进行数组的copy从而移动数组,删除最后一个元素是最好的情况时间复杂度为O(1),这是因为ArrayList删除最后一个元素时就是把最后一个元素置为null。

LinkedList删除方法源码如下:

public E remove(int index) {
    checkElementIndex(index);
    return unlink(node(index));
}

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;
}

E unlink(Node<E> x){
    final E emelemt = x.item;
    final Node<E> next = x.next;
    final Node<E> prev = x.prev;
    if (prev == null) {
        first = next;
    } else {
        prev.next = next;
        x.prev = null;
    }

    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        next.prev = prev;
        x.next = null;
    }

    x.item = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
} 

LinkedList还提供了删除收尾元素的方法,removeFirst()、removeLast()。

ArrayList删除源码如下:

 
public boolean remove(Object o) {
    if (o == null) {
        for (int index = 0; index < size; index++)
            if (elementData[index] == null) {
                fastRemove(index);
                return true;
            }
    } else {
        for (int index = 0; index < size; index++)
            if (o.equals(elementData[index])) {
                fastRemove(index);
                return true;
            }
    }
    return false;
}

public E remove(int index) {
     rangeCheck(index);

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

     int numMoved = size - index - 1;
     if (numMoved > 0)
         System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                          numMoved);
     elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work

     return oldValue;
 }

结论:LinkedList元素删除比ArrayList要快。

原因:LinkedList的每个元素都维护着两个指针,它们指向列表中的两个相邻元素。因此删除只需要更改将要删除的节点的两个相邻节点中的指针位置。而ArrayList都要进行数组copy移动填充删除元素创建的空间。

3、 插入

LinkedList add方法就是向尾部插入方法,时间复杂度为O(1),而ArrayList add方法时间复杂度是可变的最坏为O(n),原因是ArrayList扩容的时候需要元素的复制移动。

LinkedList add方法源码如下:

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

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++;
}

ArrayList add方法扩容源码如下:

private void grow(int minCapacity) {
    // overflow-conscious code
    int oldCapacity = elementData.length;
    int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
    if (newCapacity - minCapacity < 0)
        newCapacity = minCapacity;
    if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
        newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
    // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
    elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}

一般情况下插入LinkedList性能比ArrayList性能要高,但是也不能绝对的说LinkedList插入的性能高,因为这个要根据容量和插入操作(头插、尾插、中间插)来决定。可以通过实验得出以下结论,10万、100万、1000万数据插入的时候:

头插:LinkedList性能比ArrayList高,因为ArrayList要进行大量的复制和位置操作,而LinkedList只是一个对象的实例化。

尾插:ArrayList性能比LinkedList高,因为ArrayList不需要频繁的扩容,而LinkedList需要大量的创建对象。

中间插:ArrayList性能比LinkedList高,因为LinkedList需要遍历寻址。

所以在不同的情况下,需要选择不同的List集合做业务。

4、内存开销

ArrayList维护索引和元素数据,而LinkedList维护元素数据和相邻节点的两个指针,所以LinkedList的内存消耗相对较高。

什么时候用LinkedList,什么时候用ArrayList?

通过上面对比,从时间复杂度来说,LinkedList的插入和删除提供了更好的性能,因此在业务中需要频繁的增删操作,查询较少选择LinkedList较合适。而ArrayList的获取性能比LinkedList高,因此在业务中增删操作较少,获取操作比较多选择ArrayList较合适。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 215,539评论 6 497
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 91,911评论 3 391
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 161,337评论 0 351
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 57,723评论 1 290
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 66,795评论 6 388
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,762评论 1 294
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,742评论 3 416
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 38,508评论 0 271
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,954评论 1 308
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 37,247评论 2 331
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 39,404评论 1 345
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 35,104评论 5 340
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,736评论 3 324
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 31,352评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,557评论 1 268
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 47,371评论 2 368
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 44,292评论 2 352

推荐阅读更多精彩内容