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LinkedList與ArrayList怎么使用

發布時間:2021-12-18 14:20:10 來源:億速云 閱讀:216 作者:iii 欄目:大數據

本篇內容主要講解“LinkedList與ArrayList怎么使用”,感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷,實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“LinkedList與ArrayList怎么使用”吧!

LinkedList、ArrayList各自的使用場景,如何確認應該用哪一個呢?

一言以蔽之,在大部分情況下,使用ArrayList會好一些。

耗時上各有優缺點。ArrayList稍有優勢 List只是一個接口,而LinkedList、ArrayList是List的不同實現。LinkedList的模型是雙向鏈表,而ArrayList則是動態數組

首先對比下常用操作的算法復雜度 

LinkedList

get(int index) : O(n)  
add(E element) : O(1)  
add(int index, E element) : O(n)  
remove(int index) : O(n)  
Iterator.remove() : O(1) <--- LinkedList的主要優點  
ListIterator.add(E element) is O(1) <--- LinkedList的主要優點 

ArrayList

get(int index) : O(1) <--- ArrayList的主要優點  
add(E element) : 基本是O(1) , 因為動態擴容的關系,最差時是 O(n)  
add(int index, E element) : 基本是O( n - index) , 因為動態擴容的關系,最差時是 O(n)  
remove(int index) : O(n - index) (例如,移除最后一個元素,是 O(1))  
Iterator.remove() : O(n - index)  
ListIterator.add(E element) : O(n - index)

LinkedList,因為本質是個鏈表,所以通過Iterator來插入和移除操作的耗時,都是個恒量,但如果要獲取某個位置的元素,則要做指針遍歷。因此,get操作的耗時會跟List長度有關。

對于ArrayList來說,得益于快速隨機訪問的特性,獲取任意位置元素的耗時,是常量的。但是,如果是add或者remove操作,要分兩種情況,如果是在尾部做add,也就是執行add方法(沒有index參數),此時不需要移動其他元素,耗時是O(1),但如果不是在尾部做add,也就是執行add(int index, E element),這時候在插入新元素的同時,也要移動該位置后面的所有元素,以為新元素騰出位置,此時耗時是O(n-index)。另外,當List長度超過初始化容量時,會自動生成一個新的array(長度是之前的1.5倍),此時會將舊的array移動到新的array上,這種情況下的耗時是O(n)。

總之,get操作,ArrayList快一些。而add操作,兩者差不多。(除非是你希望在List中間插入節點,且維護了一個Iterator指向指定位置,這時候linkedList能快一些,但是,我們更多時候是直接在尾部插入節點,這種特例的情況并不多) 

空間占用上,ArrayList完勝 看下兩者的內存占用圖

LinkedList與ArrayList怎么使用

這三個圖,橫軸是list長度,縱軸是內存占用值。兩條藍線是LinkedList,兩條紅線是ArrayList

可以看到,LinkedList的空間占用,要遠超ArrayList。LinkedList的線更陡,隨著List長度的擴大,所占用的空間要比同長度的ArrayList大得多。 

注:從mid JDK6之后,默認啟用了CompressedOops ,因此64位及32位下的結果沒有差異,LinkedList x64和LinkedList x32的線是一樣的。

另外,如果列表很大,請記住,內存使用情況也有所不同。LinkedList的每個元素都有更多開銷,因為還存儲了指向下一個和上一個元素的指針。ArrayList沒有此開銷。但是,ArrayList占用的內存與為該容量分配的內存一樣多,無論是否實際添加了元素。

ArrayList的默認初始容量很小(Java 1.4-1.8中為10)。但是由于底層實現是一個數組,因此如果添加很多元素,則必須調整數組的大小。為了避免在確定要添加很多元素時調整大小的高成本,請使用較高的初始容量構造ArrayList。

到此,相信大家對“LinkedList與ArrayList怎么使用”有了更深的了解,不妨來實際操作一番吧!這里是億速云網站,更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢,關注我們,繼續學習!

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