什么时候使用List和LinkedList更好?
当前回答
使用LinkedList的常见情况是这样的:
假设您想要从一个字符串列表中删除许多特定的字符串,这些字符串的大小很大,比如100,000。要删除的字符串可以在HashSet dic中查找,字符串列表中应该包含30,000到60,000个这样的需要删除的字符串。
那么用于存储100,000个字符串的列表的最佳类型是什么?答案是LinkedList。如果它们存储在数组列表中,则遍历它并删除匹配的字符串将占用 到数十亿次操作,而使用迭代器和remove()方法只需要大约100,000次操作。
LinkedList<String> strings = readStrings();
HashSet<String> dic = readDic();
Iterator<String> iterator = strings.iterator();
while (iterator.hasNext()){
String string = iterator.next();
if (dic.contains(string))
iterator.remove();
}
其他回答
List和LinkedList之间的区别在于它们的底层实现。List是基于数组的集合(ArrayList)。LinkedList是基于节点指针的集合(LinkedListNode)。在API级别的使用上,它们几乎是相同的,因为它们都实现了相同的接口集,如ICollection、IEnumerable等。
关键的区别在于性能问题。例如,如果您正在实现具有大量“INSERT”操作的列表,LinkedList的性能优于list。因为LinkedList可以在O(1)时间内完成,但是List可能需要扩展底层数组的大小。要了解更多信息/细节,你可能想要阅读LinkedList和数组数据结构之间的算法差异。http://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list和Array
希望这能有所帮助,
当您需要内置索引访问、排序(以及二进制搜索之后)和“ToArray()”方法时,您应该使用List。
这是改编自Tono Nam的公认的答案,纠正了一些错误的测量。
测试:
static void Main()
{
LinkedListPerformance.AddFirst_List(); // 12028 ms
LinkedListPerformance.AddFirst_LinkedList(); // 33 ms
LinkedListPerformance.AddLast_List(); // 33 ms
LinkedListPerformance.AddLast_LinkedList(); // 32 ms
LinkedListPerformance.Enumerate_List(); // 1.08 ms
LinkedListPerformance.Enumerate_LinkedList(); // 3.4 ms
//I tried below as fun exercise - not very meaningful, see code
//sort of equivalent to insertion when having the reference to middle node
LinkedListPerformance.AddMiddle_List(); // 5724 ms
LinkedListPerformance.AddMiddle_LinkedList1(); // 36 ms
LinkedListPerformance.AddMiddle_LinkedList2(); // 32 ms
LinkedListPerformance.AddMiddle_LinkedList3(); // 454 ms
Environment.Exit(-1);
}
代码是:
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;
namespace stackoverflow
{
static class LinkedListPerformance
{
class Temp
{
public decimal A, B, C, D;
public Temp(decimal a, decimal b, decimal c, decimal d)
{
A = a; B = b; C = c; D = d;
}
}
static readonly int start = 0;
static readonly int end = 123456;
static readonly IEnumerable<Temp> query = Enumerable.Range(start, end - start).Select(temp);
static Temp temp(int i)
{
return new Temp(i, i, i, i);
}
static void StopAndPrint(this Stopwatch watch)
{
watch.Stop();
Console.WriteLine(watch.Elapsed.TotalMilliseconds);
}
public static void AddFirst_List()
{
var list = new List<Temp>();
var watch = Stopwatch.StartNew();
for (var i = start; i < end; i++)
list.Insert(0, temp(i));
watch.StopAndPrint();
}
public static void AddFirst_LinkedList()
{
var list = new LinkedList<Temp>();
var watch = Stopwatch.StartNew();
for (int i = start; i < end; i++)
list.AddFirst(temp(i));
watch.StopAndPrint();
}
public static void AddLast_List()
{
var list = new List<Temp>();
var watch = Stopwatch.StartNew();
for (var i = start; i < end; i++)
list.Add(temp(i));
watch.StopAndPrint();
}
public static void AddLast_LinkedList()
{
var list = new LinkedList<Temp>();
var watch = Stopwatch.StartNew();
for (int i = start; i < end; i++)
list.AddLast(temp(i));
watch.StopAndPrint();
}
public static void Enumerate_List()
{
var list = new List<Temp>(query);
var watch = Stopwatch.StartNew();
foreach (var item in list)
{
}
watch.StopAndPrint();
}
public static void Enumerate_LinkedList()
{
var list = new LinkedList<Temp>(query);
var watch = Stopwatch.StartNew();
foreach (var item in list)
{
}
watch.StopAndPrint();
}
//for the fun of it, I tried to time inserting to the middle of
//linked list - this is by no means a realistic scenario! or may be
//these make sense if you assume you have the reference to middle node
//insertion to the middle of list
public static void AddMiddle_List()
{
var list = new List<Temp>();
var watch = Stopwatch.StartNew();
for (var i = start; i < end; i++)
list.Insert(list.Count / 2, temp(i));
watch.StopAndPrint();
}
//insertion in linked list in such a fashion that
//it has the same effect as inserting into the middle of list
public static void AddMiddle_LinkedList1()
{
var list = new LinkedList<Temp>();
var watch = Stopwatch.StartNew();
LinkedListNode<Temp> evenNode = null, oddNode = null;
for (int i = start; i < end; i++)
{
if (list.Count == 0)
oddNode = evenNode = list.AddLast(temp(i));
else
if (list.Count % 2 == 1)
oddNode = list.AddBefore(evenNode, temp(i));
else
evenNode = list.AddAfter(oddNode, temp(i));
}
watch.StopAndPrint();
}
//another hacky way
public static void AddMiddle_LinkedList2()
{
var list = new LinkedList<Temp>();
var watch = Stopwatch.StartNew();
for (var i = start + 1; i < end; i += 2)
list.AddLast(temp(i));
for (int i = end - 2; i >= 0; i -= 2)
list.AddLast(temp(i));
watch.StopAndPrint();
}
//OP's original more sensible approach, but I tried to filter out
//the intermediate iteration cost in finding the middle node.
public static void AddMiddle_LinkedList3()
{
var list = new LinkedList<Temp>();
var watch = Stopwatch.StartNew();
for (var i = start; i < end; i++)
{
if (list.Count == 0)
list.AddLast(temp(i));
else
{
watch.Stop();
var curNode = list.First;
for (var j = 0; j < list.Count / 2; j++)
curNode = curNode.Next;
watch.Start();
list.AddBefore(curNode, temp(i));
}
}
watch.StopAndPrint();
}
}
}
你可以看到结果与其他人在这里记录的理论性能是一致的。很清楚- LinkedList<T>在插入的情况下获得了很大的时间。我还没有测试从列表中间删除,但结果应该是相同的。当然,List<T>在其他方面表现得更好,比如O(1)随机访问。
使用LinkedList的常见情况是这样的:
假设您想要从一个字符串列表中删除许多特定的字符串,这些字符串的大小很大,比如100,000。要删除的字符串可以在HashSet dic中查找,字符串列表中应该包含30,000到60,000个这样的需要删除的字符串。
那么用于存储100,000个字符串的列表的最佳类型是什么?答案是LinkedList。如果它们存储在数组列表中,则遍历它并删除匹配的字符串将占用 到数十亿次操作,而使用迭代器和remove()方法只需要大约100,000次操作。
LinkedList<String> strings = readStrings();
HashSet<String> dic = readDic();
Iterator<String> iterator = strings.iterator();
while (iterator.hasNext()){
String string = iterator.next();
if (dic.contains(string))
iterator.remove();
}
在大多数情况下,List<T>更有用。LinkedList<T>在列表中间添加/删除项时成本更低,而list <T>只能在列表末尾添加/删除项。
LinkedList<T>只有在访问顺序数据(向前或向后)时才最有效-随机访问相对昂贵,因为它每次都必须遍历链(因此它没有索引器)。但是,因为List<T>本质上只是一个数组(带有包装器),所以随机访问是可以的。
List<T>还提供了很多支持方法- Find, ToArray等;然而,这些也可以通过扩展方法用于。net 3.5/ c# 3.0的LinkedList<T> -所以这不是一个因素。
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