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)。

To add to the other answers, most array list implementations reserve extra capacity at the end of the list so that new elements can be added to the end of the list in O(1) time. When the capacity of an array list is exceeded, a new, larger array is allocated internally, and all the old elements are copied over. Usually, the new array is double the size of the old one. This means that on average, adding new elements to the end of an array list is an O(1) operation in these implementations. So even if you don't know the number of elements in advance, an array list may still be faster than a linked list for adding elements, as long as you are adding them at the end. Obviously, inserting new elements at arbitrary locations in an array list is still an O(n) operation.

访问数组列表中的元素也比访问链表快，即使访问是顺序的。这是因为数组元素存储在连续的内存中，可以很容易地缓存。链表节点可能分散在许多不同的页面上。

如果知道要在任意位置插入或删除项，我建议只使用链表。数组列表在其他方面会更快。

如果您需要在中间插入项，并且不想开始调整数组大小和移动内容，则列表的优势就会显现出来。

你是对的，通常情况下并非如此。我遇到过一些非常具体的案例，但不是很多。

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。

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)。

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。