我一直是一个简单使用的人:
List<String> names = new ArrayList<>();
我使用接口作为可移植性的类型名称,这样当我问类似这样的问题时,我就可以修改代码。
LinkedList何时应用于ArrayList,反之亦然?
我一直是一个简单使用的人:
List<String> names = new ArrayList<>();
我使用接口作为可移植性的类型名称,这样当我问类似这样的问题时,我就可以修改代码。
LinkedList何时应用于ArrayList,反之亦然?
当前回答
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。
其他回答
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。
ArrayList本质上是一个数组。LinkedList实现为双链接列表。
答案很清楚。O(1)表示ArrayList,因为ArrayList允许使用索引进行随机访问。O(n)表示LinkedList,因为它需要首先查找索引。注意:添加和删除有不同的版本。
LinkedList在添加和删除时速度更快,但在获取时速度较慢。简而言之,在以下情况下,应首选LinkedList:
元素没有大量的随机访问有大量的添加/删除操作
==阵列列表===
添加(E E)在ArrayList末尾添加需要内存大小调整成本。O(n)最差,O(1)摊销add(int索引,E元素)添加到特定索引位置需要移动和可能的内存调整成本O(n)删除(int索引)删除指定的元素需要移动和可能的内存调整成本O(n)删除(对象o)从此列表中删除第一个出现的指定元素需要先搜索元素,然后移动&可能的内存调整成本O(n)
==链接列表===
添加(E E)添加到列表末尾O(1)add(int索引,E元素)在指定位置插入需要先找到位置O(n)删除()删除列表的第一个元素O(1)删除(int索引)删除具有指定索引的元素需要先找到元素O(n)删除(对象o)删除指定元素的第一个引用需要先找到元素O(n)
这是programcreek.com中的一个图(add和remove是第一种类型,即在列表末尾添加元素,然后在列表中的指定位置删除元素):
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。
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 |
|--------------------------------------|
这取决于您将在列表中执行更多操作。
ArrayList访问索引值更快。插入或删除对象时,情况更糟。
要了解更多信息,请阅读任何关于数组和链接列表之间区别的文章。