对于ArrayList和LinkedList，remove（）和insert（）的运行时效率都为O（n）。然而，线性处理时间背后的原因来自两个非常不同的原因：

在ArrayList中，您可以找到O（1）中的元素，但实际上删除或插入某些元素会使其成为O（n），因为以下所有元素都需要更改。

在LinkedList中，实际到达所需元素需要O（n），因为我们必须从一开始就开始，直到达到所需的索引。实际上，移除或插入是常量，因为我们只需要为remove（）更改1个引用，为insert（）更改2个引用。

插入和删除这两项中的哪一项更快取决于发生的位置。如果我们更接近开始，LinkedList将更快，因为我们必须经过相对较少的元素。如果我们接近末尾，ArrayList将更快，因为我们在恒定的时间内到达那里，只需更改紧随其后的几个剩余元素。如果正好在中间完成，LinkedList将更快速，因为遍历n个元素比移动n个值更快。

好处：虽然无法为ArrayList创建这两个方法O（1），但实际上在LinkedList中有一种方法可以做到这一点。假设我们想在整个列表中删除和插入元素。通常，您可以使用LinkedList从头开始每个元素，我们也可以使用迭代器“保存”当前正在处理的元素。在迭代器的帮助下，当在LinkedList中工作时，remove（）和insert（）的效率为O（1）。使其成为我所知的唯一性能优势，LinkedList总是优于ArrayList。

Joshua Bloch，LinkedList的作者：

有人真的使用LinkedList吗？我写的，我从来没有用过。

链接：https://twitter.com/joshbloch/status/583813919019573248

很抱歉，我的答案没有其他答案那样信息丰富，但我认为这是最不言自明的答案。

ArrayList是您想要的。LinkedList几乎总是一个（性能）bug。

为什么LinkedList很糟糕：

它使用了大量小内存对象，因此影响了整个过程的性能。许多小对象不利于缓存位置。任何索引操作都需要遍历，即具有O（n）性能。这在源代码中并不明显，导致算法O（n）比使用ArrayList时慢。获得好的表现是很棘手的。即使big-O性能与ArrayList相同，它也可能会明显变慢。在源代码中看到LinkedList很刺耳，因为它可能是错误的选择。

您可以根据对该特定列表执行的操作的时间复杂性，使用一个而不是另一个。

|---------------------|---------------------|--------------------|------------|
|      Operation      |     ArrayList       |     LinkedList     |   Winner   |
|---------------------|---------------------|--------------------|------------|
|     get(index)      |       O(1)          |         O(n)       | ArrayList  |
|                     |                     |  n/4 steps in avg  |            |
|---------------------|---------------------|--------------------|------------|
|      add(E)         |       O(1)          |         O(1)       | LinkedList |
|                     |---------------------|--------------------|            |
|                     | O(n) in worst case  |                    |            |
|---------------------|---------------------|--------------------|------------|
|    add(index, E)    |       O(n)          |         O(n)       | LinkedList |
|                     |     n/2 steps       |      n/4 steps     |            |
|                     |---------------------|--------------------|            |
|                     |                     |  O(1) if index = 0 |            |
|---------------------|---------------------|--------------------|------------|
|  remove(index, E)   |       O(n)          |         O(n)       | LinkedList |
|                     |---------------------|--------------------|            |
|                     |     n/2 steps       |      n/4 steps     |            |
|---------------------|---------------------|--------------------|------------|
|  Iterator.remove()  |       O(n)          |         O(1)       | LinkedList |
|  ListIterator.add() |                     |                    |            |
|---------------------|---------------------|--------------------|------------|


|--------------------------------------|-----------------------------------|
|              ArrayList               |            LinkedList             |
|--------------------------------------|-----------------------------------|
|     Allows fast read access          |   Retrieving element takes O(n)   |
|--------------------------------------|-----------------------------------|
|   Adding an element require shifting | o(1) [but traversing takes time]  |
|       all the later elements         |                                   |
|--------------------------------------|-----------------------------------|
|   To add more elements than capacity |
|    new array need to be allocated    |
|--------------------------------------|

我应该何时使用LinkedList？大多数情况下使用堆栈时，或使用缓冲区时。我应该何时使用ArrayList？只有在使用索引时，否则您可以将HashTable与链接列表一起使用，那么您将得到：

哈希表+链接列表

通过密钥O（1）访问，通过键O（1）插入，通过键O（1）拆除在使用版本控制时，使用O（1）实现RemoveAll/SetAll有一个技巧

这似乎是一个很好的解决方案，在大多数情况下，你应该知道：HashTable占用了大量磁盘空间，所以当您需要管理1000000个元素列表时，它可能会变得很重要。这可能发生在服务器实现中，但在客户端中很少发生。

还可以看看红黑树

随机访问日志（n），插入日志（n），删除日志（n）

我知道这是一篇老帖子，但我真的不敢相信没有人提到LinkedList实现了Deque。只需查看Deque（和Queue）中的方法；如果您希望进行公平的比较，请尝试对ArrayDeque运行LinkedList，并进行功能比较。