[学习笔记-Java集合-2] List - LinkedList源码分析

介绍

LinkedList是一个以双向链表实现的List,它除了作为List使用,还可以作为队列或者栈来使用,它是怎么实现的呢?让我们一起来学习吧。

继承体系

[学习笔记-Java集合-2] List - LinkedList源码分析_第1张图片
通过继承体系,我们可以看到LinkedList不仅实现了List接口,还实现了Queue和Deque接口,所以它既能作为List使用,也能作为双端队列使用,当然也可以作为栈使用。

源码分析

主要属性

// 元素个数
transient int size = 0;
// 链表首节点
transient Node first;
// 链表尾节点
transient Node last;

主要内部类

典型的双链表结构

private static class Node {
    E item;
    Node next;
    Node prev;

    Node(Node prev, E element, Node next) {
        this.item = element;
        this.next = next;
        this.prev = prev;
    }
}

主要的构造方法

public LinkedList() {
}

public LinkedList(Collection c) {
    this();
    addAll(c);
}

是一个无界的队列

增加原属

作为一个双端队列,添加元素主要有两种,一种是在队列尾部添加元素,一种是在队列首部添加元素,这两种形式在LinkedList中主要是通过下面两个方法来实现的。

// 从队列首添加元素
private void linkFirst(E e) {
    // 首节点
    final Node f = first;
    // 创建新节点,新节点的next是首节点
    final Node newNode = new Node<>(null, e, f);
    // 让新节点作为新的首节点
    first = newNode;
    // 判断是不是第一个添加的元素
    // 如果是就把last也置为新节点
    // 否则把原首节点的prev指针置为新节点
    if (f == null)
        last = newNode;
    else
        f.prev = newNode;
    // 元素个数加1
    size++;
    // 修改次数加1,说明这是一个支持fail-fast的集合
    modCount++;
}

// 从队列尾添加元素
void linkLast(E e) {
    // 队列尾节点
    final Node l = last;
    // 创建新节点,新节点的prev是尾节点
    final Node newNode = new Node<>(l, e, null);
    // 让新节点成为新的尾节点
    last = newNode;
    // 判断是不是第一个添加的元素
    // 如果是就把first也置为新节点
    // 否则把原尾节点的next指针置为新节点
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    // 元素个数加1
    size++;
    // 修改次数加1
    modCount++;
}

public void addFirst(E e) {
    linkFirst(e);
}

public void addLast(E e) {
    linkLast(e);
}

// 作为无界队列,添加元素总是会成功的
public boolean offerFirst(E e) {
    addFirst(e);
    return true;
}

public boolean offerLast(E e) {
    addLast(e);
    return true;
}

典型的双链表在首尾添加元素的方法. 上面是作为双端队列来看,它的添加元素分为首尾添加元素.

作为List,是要支持在中间添加元素的,主要是通过下面这个方法实现的。


// 在节点succ之前添加元素
void linkBefore(E e, Node succ) {
    // succ是待添加节点的后继节点
    // 找到待添加节点的前置节点
    final Node pred = succ.prev;
    // 在其前置节点和后继节点之间创建一个新节点
    final Node newNode = new Node<>(pred, e, succ);
    // 修改后继节点的前置指针指向新节点
    succ.prev = newNode;
    // 判断前置节点是否为空
    // 如果为空,说明是第一个添加的元素,修改first指针
    // 否则修改前置节点的next为新节点
    if (pred == null)
        first = newNode;
    else
        pred.next = newNode;
    // 修改元素个数
    size++;
    // 修改次数加1
    modCount++;
}

// 寻找index位置的节点
Node node(int index) {
    // 因为是双链表
    // 所以根据index是在前半段还是后半段决定从前遍历还是从后遍历
    // 这样index在后半段的时候可以少遍历一半的元素
    if (index < (size >> 1)) {
        // 如果是在前半段
        // 就从前遍历
        Node x = first;
        for (int i = 0; i < index; i++)
            x = x.next;
        return x;
    } else {
        // 如果是在后半段
        // 就从后遍历
        Node x = last;
        for (int i = size - 1; i > index; i--)
            x = x.prev;
        return x;
    }
}

// 在指定index位置处添加元素
public void add(int index, E element) {
    // 判断是否越界
    checkPositionIndex(index);
    // 如果index是在队列尾节点之后的一个位置
    // 把新节点直接添加到尾节点之后
    // 否则调用linkBefore()方法在中间添加节点
    if (index == size)
        linkLast(element);
    else
        linkBefore(element, node(index));
}

在队列首尾添加元素很高效,时间复杂度为O(1)。
在中间添加元素比较低效,首先要先找到插入位置的节点,再修改前后节点的指针,时间复杂度为O(n)。

删除元素

作为双端队列,删除元素也有两种方式,一种是队列首删除元素,一种是队列尾删除元素。
作为List,又要支持中间删除元素,所以删除元素一个有三个方法,分别如下。


// 删除首节点
private E unlinkFirst(Node f) {
    // 首节点的元素值
    final E element = f.item;
    // 首节点的next指针
    final Node next = f.next;
    // 添加首节点的内容,协助GC
    f.item = null;
    f.next = null; // help GC
    // 把首节点的next作为新的首节点
    first = next;
    // 如果只有一个元素,删除了,把last也置为空
    // 否则把next的前置指针置为空
    if (next == null)
        last = null;
    else
        next.prev = null;
    // 元素个数减1
    size--;
    // 修改次数加1
    modCount++;
    // 返回删除的元素
    return element;
}
// 删除尾节点
private E unlinkLast(Node l) {
    // 尾节点的元素值
    final E element = l.item;
    // 尾节点的前置指针
    final Node prev = l.prev;
    // 清空尾节点的内容,协助GC
    l.item = null;
    l.prev = null; // help GC
    // 让前置节点成为新的尾节点
    last = prev;
    // 如果只有一个元素,删除了把first置为空
    // 否则把前置节点的next置为空
    if (prev == null)
        first = null;
    else
        prev.next = null;
    // 元素个数减1
    size--;
    // 修改次数加1
    modCount++;
    // 返回删除的元素
    return element;
}
// 删除指定节点x
E unlink(Node x) {
    // x的元素值
    final E element = x.item;
    // x的前置节点
    final Node next = x.next;
    // x的后置节点
    final Node prev = x.prev;

    // 如果前置节点为空
    // 说明是首节点,让first指向x的后置节点
    // 否则修改前置节点的next为x的后置节点
    if (prev == null) {
        first = next;
    } else {
        prev.next = next;
        x.prev = null;
    }

    // 如果后置节点为空
    // 说明是尾节点,让last指向x的前置节点
    // 否则修改后置节点的prev为x的前置节点
    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        next.prev = prev;
        x.next = null;
    }

    // 清空x的元素值,协助GC
    x.item = null;
    // 元素个数减1
    size--;
    // 修改次数加1
    modCount++;
    // 返回删除的元素
    return element;
}
// remove的时候如果没有元素抛出异常
public E removeFirst() {
    final Node f = first;
    if (f == null)
        throw new NoSuchElementException();
    return unlinkFirst(f);
}
// remove的时候如果没有元素抛出异常
public E removeLast() {
    final Node l = last;
    if (l == null)
        throw new NoSuchElementException();
    return unlinkLast(l);
}
// poll的时候如果没有元素返回null
public E pollFirst() {
    final Node f = first;
    return (f == null) ? null : unlinkFirst(f);
}
// poll的时候如果没有元素返回null
public E pollLast() {
    final Node l = last;
    return (l == null) ? null : unlinkLast(l);
}
// 删除中间节点
public E remove(int index) {
    // 检查是否越界
    checkElementIndex(index);
    // 删除指定index位置的节点
    return unlink(node(index));
}

在队列首尾删除元素很高效,时间复杂度为O(1)。
在中间删除元素比较低效,首先要找到删除位置的节点,再修改前后指针,时间复杂度为O(n)。

LinkedList是双端队列, 双端队列可以作为栈使用.

栈的特性是LIFO(Last In First Out),所以作为栈使用也很简单,添加删除元素都只操作队列首节点即可。

public void push(E e) {
    addFirst(e);
}

public E pop() {
    return removeFirst();
}

总结

  1. LinkedList是一个以双链表实现的List;
  2. LinkedList还是一个双端队列,具有队列、双端队列、栈的特性;
  3. LinkedList在队列首尾添加、删除元素非常高效,时间复杂度为O(1);
  4. LinkedList在中间添加、删除元素比较低效,时间复杂度为O(n);
  5. LinkedList不支持随机访问,所以访问非队列首尾的元素比较低效;
  6. LinkedList在功能上等于ArrayList + ArrayDeque;

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