面经手册 · 第8篇《LinkedList插入速度比ArrayList快？你确定吗？》

作者：小傅哥
博客：https://bugstack.cn

沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄

一、前言

你以为考你个数据结构是要造火箭？

🚕汽车75马力就够奔跑了，那你怎么还想要2.0涡轮+9AT呢？大桥两边的护栏你每次走的时候都会去摸吗？那怎么没有护栏的大桥你不敢上呢？

很多时候，你额外的能力才是自身价值的体现，不要以为你的能力就只是做个业务开发每天CRUD，并不是产品让你写CRUD，而是因为你的能力只能产品功能设计成CRUD。

就像数据结构、算法逻辑、源码技能，它都是可以为你的业务开发赋能的，也是写出更好、更易扩展程序的根基，所以学好这份知识非常有必要。

本文涉及了较多的代码和实践验证图稿，欢迎关注公众号：bugstack虫洞栈，回复下载得到一个链接打开后，找到ID：19🤫获取！

二、面试题

谢飞机，ArrayList资料看了吧？嗯，那行问问你哈🦀

问：ArrayList和LinkedList，都用在什么场景呢？

答：啊，这我知道了。ArrayList是基于数组实现、LinkedList是基于双向链表实现，所以基于数据结构的不同，遍历和查找多的情况下用ArrayList、插入和删除频繁的情况下用LinkedList。

问：嗯，那LinkedList的插入效率一定比ArrayList好吗？

答：对，好！

送你个飞机✈，回去等消息吧！

其实，飞机回答的也不是不对，只是不全面。出门后不甘心买瓶肥宅水又回来，跟面试官聊了2个点，要到了两张图，如下；

如图，分别是；10万、100万、1000万，数据在两种集合下不同位置的插入效果，所以：，不能说LinkedList插入就快，ArrayList插入就慢，还需要看具体的操作情况。

接下来我们带着数据结构和源码，具体分析下。

三、数据结构

Linked + List = 链表 + 列表 = LinkedList = 链表列表

LinkedList，是基于链表实现，由双向链条next、prev，把数据节点穿插起来。所以，在插入数据时，是不需要像我们上一章节介绍的ArrayList那样，扩容数组。

但，又不能说所有的插入都是高效，比如中间区域插入，他还需要遍历元素找到插入位置。具体的细节，我们在下文的源码分析中进行讲解，也帮谢飞机扫除疑惑。

四、源码分析

1. 初始化

与ArrayList不同，LinkedList初始化不需要创建数组，因为它是一个链表结构。而且也没有传给构造函数初始化多少个空间的入参，例如这样是不可以的，如下；

但是，构造函数一样提供了和ArrayList一些相同的方式，来初始化入参，如下这四种方式；

@Test
public void test_init() { // 初始化方式；普通方式 LinkedList<String> list01 = new LinkedList<String>(); list01.add("a"); list01.add("b"); list01.add("c"); System.out.println(list01); // 初始化方式；Arrays.asList LinkedList<String> list02 = new LinkedList<String>(Arrays.asList("a", "b", "c")); System.out.println(list02); // 初始化方式；内部类 LinkedList<String> list03 = new LinkedList<String>()\\{ {add("a");add("b");add("c");} \\}; System.out.println(list03); // 初始化方式；Collections.nCopies LinkedList<Integer> list04 = new LinkedList<Integer>(Collections.nCopies(10, 0)); System.out.println(list04);
}

// 测试结果

[a, b, c]
[a, b, c]
[a, b, c]
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Process finished with exit code 0

  

 

  
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• 这些方式都可以初始化操作，按需选择即可。

2. 插入

LinkedList的插入方法比较多，List中接口中默认提供的是add，也可以指定位置插入。但在LinkedList中还提供了头插addFirst和尾插addLast。

关于插入这部分就会讲到为什么；有的时候LinkedList插入更耗时、有的时候ArrayList插入更好。

2.1 头插

先来看一张数据结构对比图，回顾下ArrayList的插入也和LinkedList插入做下对比，如下；

看上图我们可以分析出几点；

1. ArrayList 头插时，需要把数组元素通过Arrays.copyOf的方式把数组元素移位，如果容量不足还需要扩容。
2. LinkedList 头插时，则不需要考虑扩容以及移位问题，直接把元素定位到首位，接点链条链接上即可。

2.1.1 源码

这里我们再对照下LinkedList头插的源码，如下；

private void linkFirst(E e) { final Node<E> f = first; final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f); first = newNode; if (f == null) last = newNode; else f.prev = newNode; size++; modCount++;
}

  

 

  
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• first，首节点会一直被记录，这样就非常方便头插。
• 插入时候会创建新的节点元素，new Node<>(null, e, f)，紧接着把新的头元素赋值给first。
• 之后判断f节点是否存在，不存在则把头插节点作为最后一个节点、存在则用f节点的上一个链条prev链接。
• 最后记录size大小、和元素数量modCount。modCount用在遍历时做校验，modCount != expectedModCount

2.1.2 验证

ArrayList、LinkeList，头插源码验证

@Test
public void test_ArrayList_addFirst() { ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(0, i); } System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

@Test
public void test_LinkedList_addFirst() { LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.addFirst(i); } System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

  

 

  
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比对结果：

• 这里我们分别验证，10万、100万、1000万的数据量，在头插时的一个耗时情况。
• 如我们数据结构对比图中一样，ArrayList需要做大量的位移和复制操作，而LinkedList的优势就体现出来了，耗时只是实例化一个对象。

2.2 尾插

先来看一张数据结构对比图，回顾下ArrayList的插入也和LinkedList插入做下对比，如下；

看上图我们可以分析出几点；

1. ArrayList 尾插时，是不需要数据位移的，比较耗时的是数据的扩容时，需要拷贝迁移。
2. LinkedList 尾插时，与头插相比耗时点会在对象的实例化上。

2.2.1 源码

这里我们再对照下LinkedList尾插的源码，如下；

void linkLast(E e) { final Node<E> l = last; final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null); last = newNode; if (l == null) first = newNode; else l.next = newNode; size++; modCount++;
}

  

 

  
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• 与头插代码相比几乎没有什么区别，只是first换成last
• 耗时点只是在创建节点上，Node<E>

2.2.2 验证

ArrayList、LinkeList，尾插源码验证

@Test
public void test_ArrayList_addLast() { ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(i); } System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

@Test
public void test_LinkedList_addLast() { LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { list.addLast(i); } System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

  

 

  
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比对结果：

• 这里我们分别验证，10万、100万、1000万的数据量，在尾插时的一个耗时情况。
• 如我们数据结构对比图中一样，ArrayList 不需要做位移拷贝也就不那么耗时了，而LinkedList则需要创建大量的对象。所以这里ArrayList尾插的效果更好一些。

2.3 中间插

先来看一张数据结构对比图，回顾下ArrayList的插入也和LinkedList插入做下对比，如下；

看上图我们可以分析出几点；

1. ArrayList 中间插入，首先我们知道他的定位时间复杂度是O(1)，比较耗时的点在于数据迁移和容量不足的时候扩容。
2. LinkedList 中间插入，链表的数据实际插入时候并不会怎么耗时，但是它定位的元素的时间复杂度是O(n)，所以这部分以及元素的实例化比较耗时。

2.3.1 源码

这里看下LinkedList指定位置插入的源码；

使用add(位置、元素)方法插入：

public void add(int index, E element) { checkPositionIndex(index); if (index == size) linkLast(element); else linkBefore(element, node(index));
}

  

 

  
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位置定位node(index)：

Node<E> node(int index) { // assert isElementIndex(index); if (index < (size >> 1)) { Node<E> x = first; for (int i = 0; i < index; i++) x = x.next; return x; } else { Node<E> x = last; for (int i = size - 1; i > index; i--) x = x.prev; return x; }
}

  

 

  
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• size >> 1，这部分的代码判断元素位置在左半区间，还是右半区间，在进行循环查找。

执行插入：

void linkBefore(E e, Node<E> succ) { // assert succ != null; final Node<E> pred = succ.prev; final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ); succ.prev = newNode; if (pred == null) first = newNode; else pred.next = newNode; size++; modCount++;
}

  

 

  
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• 找到指定位置插入的过程就比较简单了，与头插、尾插，相差不大。
• 整个过程可以看到，插入中比较耗时的点会在遍历寻找插入位置上。

2.3.2 验证

ArrayList、LinkeList，中间插入源码验证

@Test
public void test_ArrayList_addCenter() { ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(list.size() >> 1, i); } System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

@Test
public void test_LinkedList_addCenter() { LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { list.add(list.size() >> 1, i); } System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

  

 

  
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比对结果：

• 这里我们分别验证，10万、100万、1000万的数据量，在中间插时的一个耗时情况。
• 可以看到Linkedlist在中间插入时，遍历寻找位置还是非常耗时了。所以不同的情况下，需要选择不同的List集合做业务。

3. 删除

讲了这么多插入的操作后，删除的知识点就很好理解了。与ArrayList不同，删除不需要拷贝元素，LinkedList是找到元素位置，把元素前后链连接上。基本如下图；

• 确定出要删除的元素x，把前后的链接进行替换。
• 如果是删除首尾元素，操作起来会更加容易，这也就是为什么说插入和删除快。但中间位置删除，需要遍历找到对应位置。

3.1 删除操作方法

源码：

@Test
public void test_remove() { LinkedList<String> list = new LinkedList<String>(); list.add("a"); list.add("b"); list.add("c"); list.remove(); list.remove(1); list.remove("a"); list.removeFirst(); list.removeLast(); list.removeAll(Arrays.asList("a", "b"));
}

  

 

  
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3.2 源码

删除操作的源码都差不多，分为删除首尾节点与其他节点时候，对节点的解链操作。这里我们举例一个删除其他位置的源码进行学习，如下；

list.remove(“a”);

public boolean remove(Object o) { if (o == null) { for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) { if (x.item == null) { unlink(x); return true; } } } else { for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) { if (o.equals(x.item)) { unlink(x); return true; } } } return false;
}

  

 

  
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• 这一部分是元素定位，和unlink(x)解链。循环查找对应的元素，这部分没有什么难点。

unlink(x)解链

E unlink(Node<E> x) { // assert x != null; final E element = x.item; final Node<E> next = x.next; final Node<E> prev = x.prev; if (prev == null) { first = next; } else { prev.next = next; x.prev = null; } if (next == null) { last = prev; } else { next.prev = prev; x.next = null; } x.item = null; size--; modCount++; return element;
}

  

 

  
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这部分源码主要有以下几个知识点；

1. 获取待删除节点的信息；元素item、元素下一个节点next、元素上一个节点prev。
2. 如果上个节点为空则把待删除元素的下一个节点赋值给首节点，否则把待删除节点的下一个节点，赋值给待删除节点的上一个节点的子节点。
3. 同样待删除节点的下一个节点next，也执行2步骤同样操作。
4. 最后是把删除节点设置为null，并扣减size和modeCount数量。

4. 遍历

接下来说下遍历，ArrayList与LinkedList的遍历都是通用的，基本包括5种方式。

这里我们先初始化出待遍历的集合1千万数据；

int xx = 0;
@Before
public void init() { for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(i); }
}

  

 

  
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4.1 普通for循环

@Test
public void test_LinkedList_for0() { long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < list.size(); i++) { xx += list.get(i); } System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

  

 

  
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4.2 增强for循环

@Test
public void test_LinkedList_for1() { long startTime = System.currentTimeMillis(); for (Integer itr : list) { xx += itr; } System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

  

 

  
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4.3 Iterator遍历

@Test
public void test_LinkedList_Iterator() { long startTime = System.currentTimeMillis(); Iterator<Integer> iterator = list.iterator(); while (iterator.hasNext()) { Integer next = iterator.next(); xx += next; } System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime))
}

  

 

  
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4.4 forEach循环

@Test
public void test_LinkedList_forEach() { long startTime = System.currentTimeMillis(); list.forEach(integer -> { xx += integer; }); System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

  

 

  
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4.5 stream(流)

@Test
public void test_LinkedList_stream() { long startTime = System.currentTimeMillis(); list.stream().forEach(integer -> { xx += integer; }); System.out.println("耗时：" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

  

 

  
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那么，以上这5种遍历方式谁最慢呢？按照我们的源码学习分析下吧，欢迎留下你的答案在评论区！

五、总结

• ArrayList与LinkedList都有自己的使用场景，如果你不能很好的确定，那么就使用ArrayList。但如果你能确定你会在集合的首位有大量的插入、删除以及获取操作，那么可以使用LinkedList，因为它都有相应的方法；addFirst、addLast、removeFirst、removeLast、getFirst、getLast，这些操作的时间复杂度都是O(1)，非常高效。
• LinkedList的链表结构不一定会比ArrayList节省空间，首先它所占用的内存不是连续的，其次他还需要大量的实例化对象创造节点。虽然不一定节省空间，但链表结构也是非常优秀的数据结构，它能在你的程序设计中起着非常优秀的作用，例如可视化的链路追踪图，就是需要链表结构，并需要每个节点自旋一次，用于串联业务。
• 程序的精髓往往就是数据结构的设计，这能为你的程序开发提供出非常高的效率改变。可能目前你还不能用到，但万一有一天你需要去造🚀火箭了呢？

六、系列文章

• ArrayList也这么多知识？一个指定位置插入就把谢飞机面晕了！
• HashMap核心知识，扰动函数、负载因子、扩容链表拆分，深度学习
• 简历写成这样，谁要你呀!
• 工作5年的学习路线资源汇总
• 懂设计模式才能面试到20k以上

文章来源: bugstack.blog.csdn.net，作者：Yao__Shun__Yu，版权归原作者所有，如需转载，请联系作者。

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