我做了一些基准测试，发现list类实际上比LinkedList随机插入更快:

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;

namespace ConsoleApplication1
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int count = 20000;
            Random rand = new Random(12345);

            Stopwatch watch = Stopwatch.StartNew();
            LinkedList<int> ll = new LinkedList<int>();
            ll.AddLast(0);
            for (int i = 1; i < count; i++)
            {
                ll.AddBefore(ll.Find(rand.Next(i)),i);

            }
            Console.WriteLine("LinkedList/Random Add: {0}ms", watch.ElapsedMilliseconds);

            watch = Stopwatch.StartNew();
            List<int> list = new List<int>();
            list.Add(0);
            for (int i = 1; i < count; i++)
            {
                list.Insert(list.IndexOf(rand.Next(i)), i);

            }
            Console.WriteLine("List/Random Add: {0}ms", watch.ElapsedMilliseconds);

            Console.ReadLine();
        }
    }
}

链表需要900毫秒，列表类需要100毫秒。

它创建后续整数的列表。每个新的整数被插入到一个已经在列表中的随机数之后。 也许List类使用了比数组更好的东西。

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。

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

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)。

嗯，我猜数组列表可以用在以下情况下:

您无法确定将会出现多少个元素 但是您需要通过索引随机访问所有元素

例如，您需要导入并访问联系人列表中的所有元素(您不知道其大小)

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。