LeetCode刷题心得记录——为什么LinkedList比Stack效率要高？

今天在做 LeetCode 第144题-二叉树的前序遍历 时发现了一个问题，当我使用栈 Stack 保存二叉树节点时，运行时间为1ms，之后看了官方解答，将 Stack 改为 LinkedList 后，运行时间居然变成了0ms。

难道说， LinkedList 比 Stack 效率要高吗？
于是赶紧去探索一番。

List框架图

首先让我们回顾一下List框架图。

可以看到， Stack 继承自 Vector,而Vector 是矢量队列，和ArrayList一样，它也是一个动态数组，由数组实现 。但是ArrayList是非线程安全的，而Vector是线程安全的。
而对于LinkedList，我们知道它 是一个双向链表。它也可以被当作堆栈、队列或双端队列进行操作。

到这里，一目了然了。 Stack 基于数组实现，LinkedList基于链表实现，数组随机访问效率高，但随机插入、随机删除效率低，链表与之相反。
那么对于这道题，有频繁的插入、删除操作，那么我们利用LinkedList实现栈自然比Stack快很多了。

最后总结一下：

• Stack：基于数组实现，随机访问（查找）效率更高，增删改效率较低
• LinkedList：基于链表实现，增删改效率更高，随机访问（查找）效率较低

这道题也给了我启发，当我们追求时间效率的时候，如果有大量插入删除操作，不妨利用 LinkedList 实现栈的相关功能，而不是思维定式般地想到栈就用Stack。

代码

最后贴上2个版本的相关代码，两个版本是两种思路。

使用Stack（DFS实现）

 public static List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> list=new ArrayList<>();
        Stack<TreeNode> stack=new Stack<>();
        TreeNode p=root;
        while (!stack.isEmpty() || p!=null){
            if (p!=null){
                list.add(p.val);
                stack.push(p);
                p=p.left;
            }
            else {
                p=stack.pop().right;
            }
        }
        return list;
    }

使用LinkedList（层序遍历实现）

 public static List<Integer> preorderTraversal(TreeNode root) {
        List<Integer> list=new ArrayList<>();
        LinkedList<TreeNode> stack=new LinkedList<>();
        if (root==null)
            return list;
        stack.add(root);
        while (!stack.isEmpty() ){
            TreeNode p=stack.pollLast();
            list.add(p.val);
            if (p.right!=null)
                stack.add(p.right);
            if (p.left!=null)
                stack.add(p.left);
        }
        return list;
    }

此外在LeetCode第173题-二叉搜索树迭代器这道题中，我使用LinkedList替换官方解答中使用的ArrayList，从而将运行时间由27s提高到了23s。

如有问题，请大家指出！