ArrrayList 和 LinkedList 查询效率区别举例说明

1：在大数据遍历（例如for循环）处理时，ArrayList 查询效率明显由于LinkList。

下面例子中:

当 n = 100000 下面程序输出linkM=6s

当 n = 200000 下面程序输出linkM=27s

当 n = 300000 下面程序输出linkM=70s 当 n = 400000 下面程序输出link=132s

而当n= 800000 下面程序输出 linkM=1461s，接近25分钟

表明LinkList在结合 一重for循环 查询时间复杂度O（n^2）,即n增大为其原来两倍时，时间增加为原来的 n^2（n的平方）和n^3（n的立方）之间。从上面的例子可以看出，当n由100000变为200000时，时间由6变为27，增加了4倍多。

（1）LinkList查询举例说明

public class ListTest {
    public static void main(String[] args) {
       
            List linkList = new LinkedList<>();
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                linkList.add(i);
            }

            long linkS = (new Date()).getTime();
            int total = 0;
            for (int i = 0; i <n ; i++) {
                total+=total+linkList.get(i);
            }
            long linkE = (new Date()).getTime();
            long linkM = linkE -linkS;

            System.out.println("linkM="+linkM/1000);

    }

2：ArrayList查询举例说明

因为

(1)当n=800000时，arrayM=0.009s,即9ms。

（2）当n=8000000时，arrayM=0.0021s，即21ms。

public class ListTest {
    public static void main(String[] args) {
            List intList = new ArrayList();
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                intList.add(i);
            }
            long s = (new Date()).getTime();
            int total2 = 0;
            for (int i = 0; i <n ; i++) {
                total2+=total2+intList.get(i);
            }
            long e = (new Date()).getTime();
            long m = e -s;

            System.out.println("arrayM="+m);

}

}