**一、分析 **
在Java中，RandomAccess和Cloneable、Serializable一样都是标识接口，不需要任何实现，只是用来表明其实现类具有某种特质的，实现了Cloneable表明可以被拷贝，实现了Serializable接口表明被序列化了，实现了RandomAccess则表明这个类可以随机存取。
ArrayList数组实现了RandomAccess接口（随机存取接口），标识着ArrayList是一个可以随机存取的列表，即元素之间没有关联，即两个位置相邻的元素之间没有相互依赖关系，可以随机访问和存储。
LinkedList类也是一个列表，它是有序存取的，实现了双向链表、每个数据节点都有单个数据项，前面节点的引用（Previous Node）、本节点元素（Node Element）、后续节点的引用（Next Node）。也就是说LinkedList两个元素本来就是有联系的，我知道你存在，你知道我存在。
**二、场景 **
我们来看一个场景，统计一个科目考试的平均分：
public static void main(String[] args){
//学生数量，80万
int stuNum = 80 * 10000;
//List集合，记录所有学生的分数
List socres = new ArrayList(stuNum);
//写入分数
for(int i = 0; i < stuNum; i++){
scores.add(new Random.nextIne(150));
}
//记录开始计算时间
long start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("平均分是：" + average(scores));
System.out.println("执行时间：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}
//计算平均数
public static int average(List list){
int sum = 0;
//遍历求和
for(int i : list){
num += i;
}
//除以人数，计算平均值
return sum/list.size();
}
输出结果：
平均分是：74
执行时间：47ms
仅仅求一个平均值就花费了47毫秒，考虑其他诸如加权平均值、补充平均值等的话，花费时间肯定更长。我们仔细分析一下arverage方法，加号操作是最基本操作，没有可以优化，我们可以尝试对List遍历进行优化。
我们尝试一下，List的遍历还有另外一种形式，即通过下表方式来遍历，如下：
public static int average(List list){
int sum = 0;
//遍历求和
for(int i = 0, size = list.size(); i < size; i++){
sum += list.get(i);
}
//除以人数，计算平均值
return sum/list.size();
}
采用下表方式遍历，输出结果：
平均分：74
执行时间：16ms
执行时间大幅提升，性能提升65%。
为什么会有如此提升呢？我们知道foreacher与下面代码等价：
for(Iterator i = list.iterator(); i.hasNext;){
sum += i.next();
}
迭代器是23中设计模式的一种，提供一种方法访问一个容器对象中的各个元素，同时又无须暴露该对象的内部细节。也就是说对于ArrayList，需要先创建一个迭代器容器，然后屏蔽内部遍历细节，对外提供hasNext、next等方法。
问题是ArrayList实现了RandomAccess接口，表明元素之间本没有关系，为了使用迭代器就需要强制建立一种互相“知晓”的关系，比如上一个元素可以判断是否有下一个元素，以及下一个元素是什么等关系，这也就是通过foreach遍历耗时的原因。
对于LinkedList由分析讲述，元素之间已经有关联了，使用foreach也就是迭代器方式是不是更高呢？代码如下：
public static void main(String[] args){
//学生数量，80万
int stuNum = 80 * 10000;
//List集合，记录所有学生分数
List scores = new LinkedList();
//写入分数
for(int i = 0; i < stuNum; i++){
scores.add(new Random.nextIne(150));
}
//记录开始计算时间
long start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("平均分是：" + average(scores));
System.out.println("执行时间：" + (System.currentTimeMillis() - start) + "ms");
}
public static int average(List list){
int sum = 0;
//foreach遍历求和
for(int i : list){
sum += i;
}
//除以人数，计算平均值
return sum/list.size();
}
运行结果：
平均分数：74
执行时间：16ms
确实如此效率非常高。你也可以测试一下使用下标的方式遍历LinkedList元素，效率非常低。
我们查看源码：
public E get(int index){
return entry(index).element;
}
由entry方法查找指定下标的节点，然后返回其包含的元素，看entry方法：
private Entry entry(int index){
//检查下标是否越界
Entry e = header;
if(index < (size >> 1)){
//如果下标小于中间值，则从头节点开始搜索
for(int i = 0; i <= index; I++){
e = e.next;
}
}else{
//如果下标大于等于中间值，则从尾节点反向遍历
for(int i = size; i > index; i++){
e = e.previous;
}
}
return e;
}
想想，每次get方法，都遍历，性能从何说起！
**三、建议 **
列表的遍历不是那么简单，其中有很多“学问”，适时的选择最优的遍历方式，不要固化一种。
明白了随机存取列表和有序列表的区别，我们average方法就必须重构了，以便实现不同列表采用不同的遍历方式，代码如下：
public static int average(List list){
int sum = 0;
if(list instanceof RandomAccess){
//可以随机存取，则使用下标遍历
for(int i = 0, size = list.size(); i < size; i++)
{
sum += list.get(i);
}
}else{
//有序存储，使用foreach方式
for(int i : list)
{
sum += I;
}
}
//除与人数，计算平均值
return sum/list.size();
}
如此一来，列表遍历就可以”以不变应万变“了，无论是随机存储列表（for-i索引）还是有序列表（foreach），它都可以提供快速的遍历.