Java的方式是，您应该考虑哪种数据抽象最适合您的需求。记住，在Java中，List是抽象的数据类型，而不是具体的数据类型。您应该将字符串声明为List，然后使用ArrayList实现初始化它。

List<String> strings = new ArrayList<String>();

抽象数据类型和特定实现的分离是面向对象编程的一个关键方面。

An ArrayList implements the List Abstract Data Type using an array as its underlying implementation. Access speed is virtually identical to an array, with the additional advantages of being able to add and subtract elements to a List (although this is an O(n) operation with an ArrayList) and that if you decide to change the underlying implementation later on you can. For example, if you realize you need synchronized access, you can change the implementation to a Vector without rewriting all your code.

事实上，ArrayList是专门为在大多数情况下替换低级数组构造而设计的。如果Java是今天设计的，那么完全有可能将数组完全排除在外，转而使用数组列表结构。

由于数组将所有数据保存在一个连续的内存块中(与list不同)，使用数组存储数千个字符串会导致问题吗?

In Java, all collections store only references to objects, not the objects themselves. Both arrays and ArrayList will store a few thousand references in a contiguous array, so they are essentially identical. You can consider that a contiguous block of a few thousand 32-bit references will always be readily available on modern hardware. This does not guarantee that you will not run out of memory altogether, of course, just that the contiguous block of memory requirement is not difficult to fufil.

如果提前知道数据有多大，那么使用数组会更快。

List更加灵活。你可以使用由数组支持的数组列表。

数组建议你在任何地方使用它们而不是列表，特别是在你知道项目的数量和大小不会改变的情况下。

参见Oracle Java最佳实践:http://docs.oracle.com/cd/A97688_16/generic.903/bp/java.htm#1007056

当然，如果需要多次从集合中添加和删除对象，则使用简单列表。

我建议您使用分析器来测试哪个更快。

我个人的观点是你应该使用列表。

我在一个大型代码库中工作，之前的一组开发人员在任何地方都使用数组。这使得代码非常不灵活。在将大块数据转换为列表后，我们发现速度没有变化。

没有一个答案有我感兴趣的信息——重复扫描同一个数组很多很多次。必须为此做一个JMH测试。

结果(Java 1.8.0_66 x32，迭代普通数组至少比ArrayList快5倍):

Benchmark                    Mode  Cnt   Score   Error  Units
MyBenchmark.testArrayForGet  avgt   10   8.121 ? 0.233  ms/op
MyBenchmark.testListForGet   avgt   10  37.416 ? 0.094  ms/op
MyBenchmark.testListForEach  avgt   10  75.674 ? 1.897  ms/op

Test

package my.jmh.test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import org.openjdk.jmh.annotations.Benchmark;
import org.openjdk.jmh.annotations.BenchmarkMode;
import org.openjdk.jmh.annotations.Fork;
import org.openjdk.jmh.annotations.Measurement;
import org.openjdk.jmh.annotations.Mode;
import org.openjdk.jmh.annotations.OutputTimeUnit;
import org.openjdk.jmh.annotations.Scope;
import org.openjdk.jmh.annotations.State;
import org.openjdk.jmh.annotations.Warmup;

@State(Scope.Benchmark)
@Fork(1)
@Warmup(iterations = 5, timeUnit = TimeUnit.SECONDS)
@Measurement(iterations = 10)
@BenchmarkMode(Mode.AverageTime)
@OutputTimeUnit(TimeUnit.MILLISECONDS)
public class MyBenchmark {

    public final static int ARR_SIZE = 100;
    public final static int ITER_COUNT = 100000;

    String arr[] = new String[ARR_SIZE];
    List<String> list = new ArrayList<>(ARR_SIZE);

    public MyBenchmark() {
        for( int i = 0; i < ARR_SIZE; i++ ) {
            list.add(null);
        }
    }

    @Benchmark
    public void testListForEach() {
        int count = 0;
        for( int i = 0; i < ITER_COUNT; i++ ) {
            for( String str : list ) {
                if( str != null )
                    count++;
            }
        }
        if( count > 0 )
            System.out.print(count);
    }

    @Benchmark
    public void testListForGet() {
        int count = 0;
        for( int i = 0; i < ITER_COUNT; i++ ) {
            for( int j = 0; j < ARR_SIZE; j++ ) {
                if( list.get(j) != null )
                    count++;
            }
        }
        if( count > 0 )
            System.out.print(count);
    }

    @Benchmark
    public void testArrayForGet() {
        int count = 0;
        for( int i = 0; i < ITER_COUNT; i++ ) {
            for( int j = 0; j < ARR_SIZE; j++ ) {
                if( arr[j] != null )
                    count++;
            }
        }
        if( count > 0 )
            System.out.print(count);
    }

}

数组-当我们必须实现更快的结果获取时，它总是更好的

列表——执行插入和删除的结果，因为它们可以在O(1)中完成，这也提供了方便地添加、获取和删除数据的方法。更容易使用。

但是始终记住，当数据存储在数组中的索引位置是已知的时，数据的抓取将是快速的。

这可以通过对数组排序很好地实现。因此，这增加了获取数据的时间(即;存储数据+排序数据+寻找数据所在的位置)。因此，这增加了从数组中获取数据的额外延迟，即使它们可能擅长更快地获取数据。

因此，这可以用三元数据结构或三元数据结构来解决。如上所述，树数据结构在搜索数据时非常有效，对特定单词的搜索可以在O(1)量级上完成。当时间紧迫时;如果你必须快速搜索和检索数据，你可以使用三种数据结构。

如果你希望你的内存空间消耗更少，你希望有一个更好的性能，那么使用三元数据结构。这两个都适合存储大量的字符串(例如;比如字典里的单词)。