继续上回：
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以下部分转自：https://github.com/crossoverJie/Java-Interview/blob/master/MD/LinkedList.md
LinkedList 底层分析
如图所示 LinkedList 底层是基于双向链表实现的，也是实现了 List 接口，所以也拥有 List 的一些特点(JDK1.7/8 之后取消了循环，修改为双向链表)。
新增方法
public boolean add(E e) {
linkLast(e);
return true;
}
/** * Links e as last element. */ 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++; }
可见每次插入都是移动指针，和 ArrayList 的拷贝数组来说效率要高上不少。
查询方法
public E get(int index) {
checkElementIndex(index);
return node(index).item;
}
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; } }
由此可以看出是使用二分查找来看 index 离 size 中间距离来判断是从头结点正序查还是从尾节点倒序查。
node()会以O(n/2)的性能去获取一个结点- 如果索引值大于链表大小的一半，那么将从尾结点开始遍历
这样的效率是非常低的，特别是当 index 越接近 size 的中间值时。
总结：
- LinkedList 插入，删除都是移动指针效率很高。
- 查找需要进行遍历查询，效率较低。
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LinkedList内容较为简单，没什么特别难得内容。查找时主要使用的是二分查找，这里顺便总结以下相关的查找算法。
1.顺序查找（最无脑查找）适合于存储结构为顺序存储或链接存储的线性表，顺序查找的时间复杂度为O(n)。
int SequenceSearch(int a[], int value, int n)
{
int i;
for(i=0; i
2.二分查找
元素必须是有序的，如果是无序的则要先进行排序操作，期望时间复杂度为O(log2n)；
//二分查找，直接对半
int BinarySearch1(int a[], int value, int n)
{
int low, high, mid;
low = 0;
high = n-1;
while(low<=high)
{
mid = (low+high)/2;
if(a[mid]==value)
return mid;
if(a[mid]>value)
high = mid-1;
if(a[mid] low = mid+1;
}
return -1;
}
//二分查找，递归版本
int BinarySearch2(int a[], int value, int low, int high)
{
int mid = low+(high-low)/2;
if(a[mid]==value)
return mid;
if(a[mid]>value)
return BinarySearch2(a, value, low, mid-1);
if(a[mid] return BinarySearch2(a, value, mid+1, high);
}
3. 插值查找
基于二分查找算法，将查找点的选择改进为自适应选择，可以提高查找效率。当然，差值查找也属于有序查找。查找成功或者失败的时间复杂度均为O(log2(log2n))。
//插值查找
int InsertionSearch(int a[], int value, int low, int high)
{
int mid = low+(value-a[low])/(a[high]-a[low])*(high-low);
if(a[mid]==value)
return mid;
if(a[mid]>value)
return InsertionSearch(a, value, low, mid-1);
if(a[mid] return InsertionSearch(a, value, mid+1, high);
}
先列出三个简单的查找，后面重学数据结构和算法的时候再记录其他的树查找、哈希查找等等。