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。

使用链表对数组和多项式操作进行基数排序。

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。

到目前为止，数组是使用最广泛的数据结构。然而，链表以其独特的方式被证明是有用的，而数组是笨拙的——或者至少可以说是昂贵的。

链表在大小可变的情况下，对于实现堆栈和队列非常有用。链表中的每个节点都可以被推送或弹出，而不会影响大多数节点。在中间插入/删除节点也是如此。然而，在数组中，所有元素都必须移动，这在执行时间方面是一项昂贵的工作。

二叉树、二叉搜索树、哈希表和try是其中的一些数据结构——至少在C语言中——你需要链表作为构建它们的基本成分。

但是，在期望链表能够通过其索引调用任何任意元素的情况下，应该避免使用链表。

这完全取决于你在迭代时所做的操作类型，所有数据结构都在时间和内存之间进行权衡，我们应该根据需要选择正确的DS。有些情况下，LinkedList比数组快，反之亦然。考虑数据结构上的三个基本操作。

搜索

由于array是基于索引的数据结构，搜索array.get(index)将花费O(1)时间，而linkedlist不是索引DS，因此您将需要遍历到index，其中index <=n, n是链表的大小，因此array在随机访问元素时比链表更快。

那么，这背后有什么好处呢?

As Arrays are contiguous memory blocks, large chunks of them will be loaded into the cache upon first access this makes it comparatively quick to access remaining elements of the array,as much as we access the elements in array locality of reference also increases thus less catch misses, Cache locality refers to the operations being in the cache and thus execute much faster as compared to in memory,basically In array we maximize the chances of sequential element access being in the cache. While Linked lists aren't necessarily in contiguous blocks of memory, there's no guarantee that items which appear sequentially in the list are actually arranged near each-other in memory, this means fewer cache hits e.g. more cache misses because we need to read from memory for every access of linked list element which increases the time it takes to access them and degraded performance so if we are doing more random access operation aka searching , array will be fast as explained below.

插入

这是简单和快速的LinkedList的插入是O(1)操作在LinkedList (Java)阵列相比,考虑数组充满的情况下,我们需要将内容复制到新数组如果数组完全使一个元素插入ArrayList O (n)在坏的情况下,而ArrayList还需要更新其指数年底如果你插入一些除了数组,链表的我们不必调整它,你只需要更新指针。

删除

它的工作原理类似于插入，在LinkedList中比在array中更好。

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)。