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

ArrayList扩展了AbstractList并实现了List接口。ArrayList是动态数组。可以说,它的创建基本上是为了克服数组的缺点LinkedList类扩展了AbstractSequentialList并实现了List、Deque和Queue接口。表演arraylist.get()是O(1),而linkedlist.getarraylist.add()为O(1),linkedlist.add)为0(1)arraylist.contains()为O(n),linkedlist.contans()为0(n)arraylist.next()为O(1),linkedlist.next()为0(1)arraylist.remove()是O(n),而linkedlist.remove()是0(1)在arraylistiterator.remove()是O(n),而在linkedlist迭代器.remove

其他回答

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)

算法:Big Oh符号(存档)

ArrayList适用于一次写入、多次读取或追加,但不适用于从前面或中间添加/删除。

链接列表的一个重要特性(我在另一个答案中没有看到)是两个列表的串联。对于数组,这是O(n)(+某些重新分配的开销),对于链接列表,这只是O(1)或O(2);-)

重要提示:对于Java的LinkedList,这不是真的!请参阅Java中是否有一种快速的链表连接方法?

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):

我的经验法则是,如果我需要一个集合(即不需要是一个列表),那么如果你事先知道大小,或者可以自信地知道大小,或知道它不会有太大变化,那么就使用ArrayList。如果您需要随机访问(即使用get(index)),请避免LinkedList。基本上,只有当您不需要索引访问并且不知道正在分配的集合的(近似)大小时,才使用LinkedList。此外,如果您要进行大量添加和删除(再次通过Collection接口),则LinkedList可能更可取。

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)