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）

这是一个效率问题。LinkedList添加和删除元素很快，但访问特定元素很慢。ArrayList访问特定元素的速度很快，但添加到两端的速度可能很慢，尤其是删除在中间的速度慢。

Array vs ArrayList vs LinkedList vs Vector更深入，同样如此链接列表。

数组列表本质上是一个具有添加项等方法的数组（您应该使用通用列表）。它是可以通过索引器（例如[0]）访问的项的集合。它意味着从一个项目到下一个项目的进展。

链接列表指定从一个项目到下一个项目（项目A->项目b）的进度。您可以使用数组列表获得相同的效果，但链接列表绝对会说明前一个列表后面应该包含哪些项。

ArrayList是可随机访问的，而LinkedList扩展和删除元素非常便宜。在大多数情况下，ArrayList都可以。

除非您创建了大量列表并测量了瓶颈，否则您可能永远不需要担心差异。

首先使用Vector而不是ArrayList，因为您可以覆盖insuranceCapasity方法，在ArrayList中是私有的，并添加1.5大小的当前数组https://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/java/util/Vector.html#ensureCapacity-整数-

在很多情况下，linkedList会更好，las有一个很大的优势：你可以高频插入数据，所以列表的大小变化很快，你不能为数字元素分配大小。从理论上讲，你可能会遇到“内存不足”之类的错误，但在现代计算机中，你有16G和交换磁盘，所以如果你列出的是billoins元素，与15-20年前相比，你可能失败。

TL；DR由于现代计算机体系结构，ArrayList对于几乎所有可能的用例都将显著提高效率，因此除了一些非常独特和极端的情况外，应避免使用LinkedList。

理论上，LinkedList的add（E元素）有一个O（1）

此外，在列表中间添加元素应该非常有效。

实践非常不同，因为LinkedList是一个缓存敌对数据结构。从性能POV来看，LinkedList很少比缓存友好的ArrayList性能更好。

以下是在随机位置插入元素的基准测试结果。如您所见，数组列表效率更高，但理论上，每次在列表中间插入都需要“移动”数组后面的n个元素（值越低越好）：

使用新一代硬件（更大、更高效的缓存），结果更为确凿：

LinkedList需要更多的时间来完成相同的任务。源源代码

这主要有两个原因：

主要是LinkedList的节点在内存中随机分布。RAM（“随机存取存储器”）不是真正随机的，需要将内存块提取到缓存中。此操作需要时间，并且当此类提取频繁发生时，缓存中的内存页需要一直被替换->缓存未命中->缓存效率不高。ArrayList元素存储在连续内存中——这正是现代CPU架构正在优化的目标。Secondary LinkedList需要保留/转发指针，这意味着与ArrayList相比，每个存储值的内存消耗是3倍。

顺便说一句，DynamicIntArray是一个自定义ArrayList实现，它保存Int（原始类型）而不是Object，因此所有数据都是相邻存储的，因此效率更高。

需要记住的一个关键因素是，获取存储块的成本比访问单个存储单元的成本更重要。这就是为什么读卡器1MB的顺序存储器比从不同内存块读取此数据量快x400倍的原因：

Latency Comparison Numbers (~2012)
----------------------------------
L1 cache reference                           0.5 ns
Branch mispredict                            5   ns
L2 cache reference                           7   ns                      14x L1 cache
Mutex lock/unlock                           25   ns
Main memory reference                      100   ns                      20x L2 cache, 200x L1 cache
Compress 1K bytes with Zippy             3,000   ns        3 us
Send 1K bytes over 1 Gbps network       10,000   ns       10 us
Read 4K randomly from SSD*             150,000   ns      150 us          ~1GB/sec SSD
Read 1 MB sequentially from memory     250,000   ns      250 us
Round trip within same datacenter      500,000   ns      500 us
Read 1 MB sequentially from SSD*     1,000,000   ns    1,000 us    1 ms  ~1GB/sec SSD, 4X memory
Disk seek                           10,000,000   ns   10,000 us   10 ms  20x datacenter roundtrip
Read 1 MB sequentially from disk    20,000,000   ns   20,000 us   20 ms  80x memory, 20X SSD
Send packet CA->Netherlands->CA    150,000,000   ns  150,000 us  150 ms

来源：每个程序员都应该知道的延迟数

为了让这一点更加清晰，请检查在列表开头添加元素的基准。这是一个用例，从理论上讲，LinkedList应该非常出色，而ArrayList应该呈现出糟糕甚至更糟糕的用例结果：

注意：这是C++标准库的一个基准测试，但我以前的经验表明C++和Java的结果非常相似。源代码

复制连续的大量内存是一种由现代CPU改变理论优化的操作，实际上也使ArrayList/Vector更加高效

致谢：这里发布的所有基准都是由Kjell Hedström创建的。在他的博客上可以找到更多的数据