在以下情况下，链表比数组更可取:

您需要从列表中进行固定时间的插入/删除(例如在实时计算中，时间可预测性是绝对关键的) 你不知道列表中会有多少项。对于数组，如果数组变得太大，可能需要重新声明和复制内存 你不需要随机访问任何元素 您希望能够在列表中间插入项(例如优先级队列)

数组在以下情况下更可取:

you need indexed/random access to elements you know the number of elements in the array ahead of time so that you can allocate the correct amount of memory for the array you need speed when iterating through all the elements in sequence. You can use pointer math on the array to access each element, whereas you need to lookup the node based on the pointer for each element in linked list, which may result in page faults which may result in performance hits. memory is a concern. Filled arrays take up less memory than linked lists. Each element in the array is just the data. Each linked list node requires the data as well as one (or more) pointers to the other elements in the linked list.

数组列表(就像。net中的那些)给你数组的好处，但动态地为你分配资源，所以你不需要太担心列表的大小，你可以删除任何索引上的项目，而不需要任何努力或重新排列元素。在性能方面，数组列表比原始数组慢。

数组具有O(1)随机访问，但是向数组中添加或删除内容的代价非常高。

链表在任何地方添加或删除项目和迭代都非常便宜，但随机访问是O(n)。

在现实中，内存局部性对实际处理的性能有很大的影响。

与随机访问相比，磁盘流在“大数据”处理中的使用越来越多，这表明围绕它构建应用程序可以在更大范围内显著提高性能。

如果存在按顺序访问数组的方法，则这是迄今为止性能最好的方法。如果性能很重要，那么至少应该考虑将此作为设计目标。

Algorithm           ArrayList   LinkedList
seek front            O(1)         O(1)
seek back             O(1)         O(1)
seek to index         O(1)         O(N)
insert at front       O(N)         O(1)
insert at back        O(1)         O(1)
insert after an item  O(N)         O(1)

数组列表适用于写一次读多次或追加程序，但不适用于从前面或中间进行添加/删除。

这些是最常用的Collection实现。

数组列表:

插入/删除在结尾一般O(1)最坏情况O(n) 中间插入/删除O(n) 检索任意位置O(1)

LinkedList:

在任何位置O(1)插入/删除(注意你是否引用了元素) 中间检索O(n) 检索第一个或最后一个元素O(1)

向量:不要用。它是一个类似于ArrayList的旧实现，但所有方法都是同步的。对于多线程环境中的共享列表，这不是正确的方法。

HashMap

在O(1)中按键插入/删除/检索

TreeSet 插入/删除/包含O(log N)

HashSet 在O(1)中插入/删除/包含/大小

这个问题的简单答案可以用以下几点来给出:

当需要类似类型的数据元素集合时，将使用数组。而链表是混合类型数据链接元素(称为节点)的集合。 在数组中，可以在O(1)时间内访问任何元素。然而，在链表中，我们需要遍历整个链表，从头到所需的节点，花费O(n)时间。 对于数组，需要在初始时声明特定的大小。但是链表的大小是动态的。