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。

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。

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)。

我认为主要的区别在于你是否经常需要从列表顶部插入或删除内容。

对于一个数组，如果你从列表的顶部移除一些东西复杂度是o(n)因为数组元素的所有下标都要移位。

对于链表，它是o(1)，因为您只需要创建节点，重新分配头，并将对next的引用分配为前一个头。

当经常在列表的末尾插入或删除时，数组是更可取的，因为复杂度将是o(1)，不需要重新索引，但对于链表，它将是o(n)，因为你需要从头到最后一个节点。

我认为在链表和数组中搜索都是o(log n)因为你可能会使用二分搜索。

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。