不要轻易使用LinkList------ArrayList与LinkList速度测试

在Java中,ArrayList的数据结构为数组,LinkList数据结构为链表。如果我们学过算法与数据结构,我们可以很快得到以下结论:

对于数组,随机元素访问的时间复杂度是 O(1),元素插入操作是 O(n);

对于链表,随机元素访问的时间复杂度是 O(n),元素插入操作是 O(1)。

因此,我们会认为在大量的元素插入、很少的随机访问的业务场景下,是不是就应该使用 LinkedList 呢。其实不对,通过下面的例子我们来演示一下在不同数据量下,ArrayList和LinkList的随机访问和插入的性能。


//LinkedList访问
private static void linkedListGet(int elementCount, int loopCount) {
    List list = IntStream.rangeClosed(1, elementCount).boxed().collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
    IntStream.rangeClosed(1, loopCount).forEach(i -> list.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(elementCount)));
}

//ArrayList访问
private static void arrayListGet(int elementCount, int loopCount) {
    List list = IntStream.rangeClosed(1, elementCount).boxed().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
    IntStream.rangeClosed(1, loopCount).forEach(i -> list.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(elementCount)));
}

//LinkedList插入
private static void linkedListAdd(int elementCount, int loopCount) {
    List list = IntStream.rangeClosed(1, elementCount).boxed().collect(Collectors.toCollection(LinkedList::new));
    IntStream.rangeClosed(1, loopCount).forEach(i -> list.add(ThreadLocalRandom.current().nextInt(elementCount),1));
}

//ArrayList插入
private static void arrayListAdd(int elementCount, int loopCount) {
    List list = IntStream.rangeClosed(1, elementCount).boxed().collect(Collectors.toCollection(ArrayList::new));
    IntStream.rangeClosed(1, loopCount).forEach(i -> list.add(ThreadLocalRandom.current().nextInt(elementCount),1));
}

测试代码如下,10万个元素,循环10万次


int elementCount = 100000;
int loopCount = 100000;
StopWatch stopWatch = new StopWatch();
stopWatch.start("linkedListGet");
linkedListGet(elementCount, loopCount);
stopWatch.stop();
stopWatch.start("arrayListGet");
arrayListGet(elementCount, loopCount);
stopWatch.stop();
System.out.println(stopWatch.prettyPrint());


StopWatch stopWatch2 = new StopWatch();
stopWatch2.start("linkedListAdd");
linkedListAdd(elementCount, loopCount);
stopWatch2.stop();
stopWatch2.start("arrayListAdd");
arrayListAdd(elementCount, loopCount);
stopWatch2.stop();
System.out.println(stopWatch2.prettyPrint());

对于结果,你可能会很奇怪。在随机访问方面,我们看到了ArrayList的绝对优势,而在随机插入方面,ArrayList也占据了巨大的优势:

10W:
StopWatch '': running time (millis) = 4520
-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
04509  100%  linkedListGet
00011  000%  arrayListGet

StopWatch '': running time (millis) = 28404
-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
26570  094%  linkedListAdd
01834  006%  arrayListAdd

我还测试了20W,50W,100W的数据量和操作量下的结果


20W:
StopWatch '': running time (millis) = 23972
-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
23955  100%  linkedListGet
00017  000%  arrayListGet

StopWatch '': running time (millis) = 157245
-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
149343  095%  linkedListAdd
07902  005%  arrayListAdd


50W :StopWatch '': running time (millis) = 175061
-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
175020  100%  linkedListGet
00041  000%  arrayListGet

StopWatch '': running time (millis) = 2164864
-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
2115619  098%  linkedListAdd
49245  002%  arrayListAdd

100W:

StopWatch '': running time (millis) = 721593
-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
721508  100%  linkedListGet
00085  000%  arrayListGet

StopWatch '': running time (millis) = 8900864
-----------------------------------------
ms     %     Task name
-----------------------------------------
8646038  097%  linkedListAdd
254826  003%  arrayListAdd

为什么会出现这种情况呢?我们查看源码可以发现,虽然你插入的时间复杂度为O(1),但是在插入之前你要先找到这个节点,这个操作是通过遍历来实现的。因此,对于插入,LinkList的时间复杂度也是O(n),不能只考虑插入操作的成本。而且,由于CPU缓存和内存连续性等问题,链表这种数据结构的实现方式对性能并不友好,即使在它最擅长的场景都不一定可以发挥威力。

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