数组与链表

作者简介：大家好，我是smart哥，前中兴通讯、美团架构师，现某互联网公司CTO

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除了HashMap，ArrayList和LinkedList应该是使用最频繁的容器，类似的总结如下：

这两句话本身是没错的，但是要看场景。在不了解LinkedList和ArrayList原理的情况下，看到增删操作多就用LinkedList反而会使程序执行效率下降。相对来说，下面那句“什么都不知道，就用ArrayList”反而更适合初学者。

大家之前已经学习过《山寨Stream API》，有没有人感到疑惑，filter()明显属于“增删多”的操作，为什么不用LinkedList？

先卖个关子，后面解释。

要想在合适的场景使用合适的List，必须对它们底层数据结构有所了解。所以接下来我们一起学习数据结构中的两种线性结构：链表、数组。

链表的遍历

链表的存储空间不是连续的，每个节点会“记住”下一个节点的地址。这样的好处是计算机在为链表结构的容器分配内存空间时可以“见缝插针”，从而更加有效地利用内存。

但相比数组结构来说，由于内存分配是不连续的，上一个节点要找它的下一个节点时，需要根据地址去找。这就导致了链表结构的查询比数组结构要慢。

大家不要看上面的图好像是连续的，实际上可能是这样：

在Java中，LinkedList底层正是链表结构。这里考考大家，链表的遍历对应LinkedList的哪个方法呢？

你以为这叫链表的遍历？

LinkedList<String> list = new LinkedList<>();
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {// do something... for example: list.get(i)
}

养兔子的大叔：其实上面包含了两层遍历。第一层是外面的for，而list.get(i)本身才是对链表的遍历，get(i)底层会按地址遍历找到第i个元素。

记住这个概念，后面在比较ArrayList和LinkedList的效率时它会出来“捣乱”。

LinkedList#getFirst() （很快）

LinkedList#getLast()（很快）

LinkedList内部会维护头尾节点，所以getFirst()、getLast()都是很快的。

LinkedList#get(index)（较慢，因为要通过node(index)方法遍历到i元素再取出，而链表是不连续的）

链表的插入与删除

链表的插入操作非常方便，只要解开A和B节点的联系，再让它们同时跟C节点重新建立联系即可：

删除同样方便：

但是，大家想一个问题：我想在第i个元素和第i+1个元素之间插入一个新元素。你觉得这个需求包含几个操作？

先遍历找到第i个元素（遍历）
把第i个元素和第i+1个元素的联系拆开，各自和新元素建立联系（插入）

所以，虽然我们分析问题时都是强调链表结构插入和删除比数组结构快，但理想化的链表节点插入和删除是不存在的，任何基于线性结构的容器，插入和删除的实现必然伴随着遍历。虽然链表对于某个节点的插入和删除确实比数组快，但是遍历相对较吃力，所以实际增删的效率并不能一概而论。

LinkedList#addFirst(e)/addLast(e)（很快）

LinkedLis#add(e)（很快，默认从链表尾部插入，此方法与addLast()等效）

LinkedList#set(i, e)（较慢，先遍历，后替换指定位置的元素为新元素）

LinkedList#add(i, e)（较慢，先遍历，后插入）

LinkedList#removeFirst()/removeLast()（很快）

LinkedList#remove()（很快，内部调用removeFirst()）

LinkedList#remove(e)/remove(i)（较慢，内部会遍历）

LinkedList小结

查询

- 尽量使用getFirst()/getLast()，很快，因为内部维护了头尾节点
- 避免使用get(index)，内部包含遍历，较慢

头尾插入

- 尽量使用addFirst(e)/addLast(e)/add(e)，都是对头尾节点的操作，很快

中间插入/替换

- 避免使用set(i, e)和add(i, e)，内部需要先遍历再插入/替换

删除

- 尽量使用removeFirst()/remove()/removeLast()，都是对头尾节点的操作，很快
- 避免使用remove(i)/remove(e)，内部包含遍历，较慢

一句话：LinkedList不擅长遍历，但维护了头尾节点，尽量使用带有First/Last的方法，避免使用带索引的方法（带索引意味着需要遍历到该位置）。

数组的遍历

由于数组在结构上要求连续，所以计算机会为它分配连续的一片空间。遍历时不关心具体元素的地址，只要知道起始元素的地址以及目标元素的下标，即可快速找到目标元素。比如，一排房子，我只要知道第一户人家的地址，以及你家在第一户人家从左往右的第几家，那么我找到第一户人家后，往右数第N-1家就找到你家了。所以数组结构的遍历会优于链表结构的遍历，它不需要频繁寻找地址。

ArrayList#get(i)：很快

两个细节：

rangeCheck()与我们最常见的IndexOutOfBoundsException有关
elementData(index)直接根据数组下标找到元素，由于存储连续，相比LinkedList的遍历要快很多！

数组的插入与删除

要讨论数组的插入和删除，总是离不开数组的拷贝和扩容。

比如我们使用数组时都是这样声明的：

int[] intArr = new int[5];

表示申请长度为5的数组，这意味着数组的长度是固定的。

现在我把数组都填满：

然后让我们考虑两种情况：

再插入新元素
删除元素

先说插入。在Java中，Array和ArrayList都是数组结构的。Array如果满了，就不能再插入了，否则就会抛“越界异常”。而ArrayList被称为“动态数组”，原因就在于它会自动扩容。

扩容的具体步骤是：

ArrayList申请新的长度的数组
把原数组的元素拷贝到新数组
把新元素插入到新数组

拷贝数组是一件比较耗时的操作，我不知道计算机底层会不会根据实际情况做优化：

在操作系统层面数组也仅仅是页内保证连续，所以具体有没有以上优化不清楚，仅作为讨论。总之，从ArrayList源码来看，扩容必然伴随元素拷贝，而拷贝是耗时的。大家只需知道这个即可。

而链表其实不存在所谓的长度限制，只需要把新的元素指向原链表的某个(对)元素即可，不涉及拷贝。

大致介绍数组结构的插入后，我们看看ArrayList相关的插入方法。

ArrayList#set(index, element)：只是替换，不会扩容和拷贝
ArrayList#add(e)：尾部插入，只有当数组满了才扩容
ArrayList#add(index, element)：指定位置插入，不一定扩容，但会触发数组拷贝，尽量避免使用

强调几点：

数组的元素替换速度比链表的替换快！首先，数组查询比链表快。其次，数组元素直接赋值覆盖完成替换，而链表要先解开地址引用
add(int index, E element)不一定会触发扩容，但几乎一定会发生拷贝
数组的中间插入只会移动部分元素，而头插入会移动所有元素。大家看看上面的System.arracopy()，当我们尾部插入时，index=size，所以length参数就是0，无需移动任何元素

接下来讨论数组的删除。

如果有人告诉你，数组的删除同样可能需要拷贝元素，你会不会很诧异？元素太多存不下，所以要扩容并拷贝元素，这很好理解，但是为什么删除也要拷贝元素？？

这和数组的定义有关：空间连续。

你以为数组删除是这样的：

但是注意，new int[5]其实数组是有默认值0的。你根本无法把数组某个元素设为null，默认值就是0。你想清除原有元素可千万别用 arr[i] = 0，那样别人会以为arr[i]的值就是0。所以，我们这里讨论的删除是确确实实的把数组“截短”。由于数组要保证空间连续，所以会重新拷贝元素，把两边的数据合并：

ArrayList#remove(index)/remove(element)：极有可能拷贝数组，除非尾部删除

ArrayList小结

查询

- 随便用，只有一个get(index)，根据下标查询，很快

插入

- 尽量使用add(element)，避免使用add(index, element)，中间插入一定触发数组拷贝，较大概率触发扩容，扩容和拷贝不一定同时进行。是否取决于元素数量，而是否拷贝取决于本次插入位置，尾部插入无需拷贝

替换

- set(index, element)，很快

删除

- 推荐循环删除时使用逆序遍历，这样可以从尾部删除，不会触发数组拷贝，禁止从头部删除

讲完了理论，接下来让我们写点代码验证下。

LinkedList VS ArrayList

纯粹的增删改是不存在的，必然伴随着遍历，这也是实际开发的常态，所以demo都会按照实际开发的习惯编写。

时间仅供对位比较，不要错位比较。比如，不要把查询和插入的时间拿来比，因为我有时查询里会打印数据，且查询只查了1w条，而插入可能是100w条。

查询比较

直接跑demo

@Test
public void testForEachInLinkedList() {// 准备10000条数据，不要问我为啥用String.valueOf()，当初不小心这样写的，不改了List<String> list = new LinkedList<>();for (int i = 0; i < 10000; i++) {list.add(String.valueOf(i));}long start = System.currentTimeMillis();// 测试普通for的查询效率for (int i = 0; i < list.size(); i++) {System.out.println(list.get(i));}System.out.println("普通for耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));// 推荐增强for，内部有优化
//    for (String s : list) {
//        System.out.println(s);
//    }
//    System.out.println("增强for耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));
}

LinkedList要靠地址找到下一个节点，速度较慢，而LinkedList#get(i)操作会触发内部的遍历，应该尽量避免使用。所以，对于LinkedList而言，无特殊情况都推荐使用增强for。

ArrayList使用增强for和普通for虽然差距不大，但还是建议使用增强for，除非你需要用到index。

@Test
public void testForEachInArrayList() {List<String> list = new ArrayList<>();// 插入10000条数据for (int i = 0; i < 10000; i++) {list.add(String.valueOf(i));}long start = System.currentTimeMillis();// ArrayList推荐使用普通for
//    for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
//        System.out.println(list.get(i));
//    }
//    System.out.println("普通for耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));// 增强forfor (String s : list) {System.out.println(s);}System.out.println("增强for耗时："+(System.currentTimeMillis()-start));
}

LinkedList 增强for多次查询结果：

87 109 114 82 85...

ArrayList 增强for多次查询结果：

74 142 118 78 90...

结论：都用增强for差不多

LinkedList使用普通for+get(i)会很慢，但使用增强for后得到显著提升，ArrayList普通for和增强for差不多。

整体来说，都用增强for的情况下，ArrayList和LinkedList查询效率差不多。

我的数据量太少了，大家自己测

插入比较

尾部插入：ArrayList胜

经过多次比较，得出一个意想不到的结果：ArrayList尾部插入效率高于LinkedList。我猜测，ArrayList本身只有数组满了才扩容，且由于是尾部插入不涉及数组拷贝，所以相对较快。而LinkedList由于插入时需要解绑元素并重新绑定新元素，效率反而低了（虽然是对尾结点操作）。

对结果有疑问的同学可以自己测一下：

@Test
public void testList() {List<String> list = new LinkedList<>();long start = System.currentTimeMillis();// 插入10000条数据for (int i = 0; i < 1000000; i++) {list.add(String.valueOf(i));}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
}

头部插入：LinkedList胜

LinkedList头插入和尾插入是一样的：

ArrayList头插入效率极低，但是我相信没有人会故意头插入，毕竟我设计头插入这个案例都愣了几秒钟，才发现可以add(0, element)实现头插入。即使真的需要反过来，那么只要遍历时倒序遍历即可：

@Test
public void testList() {ArrayList<String> list = new ArrayList<>();long start = System.currentTimeMillis();// 头插入10000条数据for (int i = 0; i < 1000000; i++) {list.add(0, String.valueOf(i));}System.out.println(System.currentTimeMillis() - start);
}