逼着面试官问了我ArrayList和LinkedList的区别,他对我彻底服了

ArrayList 和 LinkedList 有什么区别,是面试官非常喜欢问的一个问题。可能大部分小伙伴和我一样,能回答出“ArrayList 是基于数组实现的,LinkedList 是基于双向链表实现的。”

关于这一点,我之前的文章里也提到过了。但说实话,这样苍白的回答并不能令面试官感到满意,他还想知道的更多。

那假如小伙伴们继续做出下面这样的回答:

“ArrayList 在新增和删除元素时,因为涉及到数组复制,所以效率比 LinkedList 低,而在遍历的时候,ArrayList 的效率要高于 LinkedList。”

面试官会感到满意吗?我只能说,如果面试官比较仁慈的话,他可能会让我们回答下一个问题;否则的话,他会让我们回家等通知,这一等,可能意味着杳无音讯了。

为什么会这样呢?为什么为什么?回答的不对吗?

暴躁的小伙伴请喝口奶茶冷静一下。冷静下来后,请随我来,让我们一起肩并肩、手拉手地深入地研究一下 ArrayList 和 LinkedList 的数据结构、实现原理以及源码,可能神秘的面纱就揭开了。

01、ArrayList 是如何实现的?

逼着面试官问了我ArrayList和LinkedList的区别,他对我彻底服了_第1张图片

ArrayList 实现了 List 接口,继承了 AbstractList 抽象类,底层是基于数组实现的,并且实现了动态扩容。

public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
        implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable
{
     
    private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;
    transient Object[] elementData;
    private int size;
}

ArrayList 还实现了 RandomAccess 接口,这是一个标记接口:

public interface RandomAccess {
     
}

内部是空的,标记“实现了这个接口的类支持快速(通常是固定时间)随机访问”。快速随机访问是什么意思呢?就是说不需要遍历,就可以通过下标(索引)直接访问到内存地址。

public E get(int index) {
     
    Objects.checkIndex(index, size);
    return elementData(index);
}
E elementData(int index) {
     
    return (E) elementData[index];
}

ArrayList 还实现了 Cloneable 接口,这表明 ArrayList 是支持拷贝的。ArrayList 内部的确也重写了 Object 类的 clone() 方法。

public Object clone() {
     
    try {
     
        ArrayList<?> v = (ArrayList<?>) super.clone();
        v.elementData = Arrays.copyOf(elementData, size);
        v.modCount = 0;
        return v;
    } catch (CloneNotSupportedException e) {
     
        // this shouldn't happen, since we are Cloneable
        throw new InternalError(e);
    }
}

ArrayList 还实现了 Serializable 接口,同样是一个标记接口:

public interface Serializable {
     
}

内部也是空的,标记“实现了这个接口的类支持序列化”。序列化是什么意思呢?Java 的序列化是指,将对象转换成以字节序列的形式来表示,这些字节序中包含了对象的字段和方法。序列化后的对象可以被写到数据库、写到文件,也可用于网络传输。

眼睛雪亮的小伙伴可能会注意到,ArrayList 中的关键字段 elementData 使用了 transient 关键字修饰,这个关键字的作用是,让它修饰的字段不被序列化。

这不前后矛盾吗?一个类既然实现了 Serilizable 接口,肯定是想要被序列化的,对吧?那为什么保存关键数据的 elementData 又不想被序列化呢?

这还得从 “ArrayList 是基于数组实现的”开始说起。大家都知道,数组是定长的,就是说,数组一旦声明了,长度(容量)就是固定的,不能像某些东西一样伸缩自如。这就很麻烦,数组一旦装满了,就不能添加新的元素进来了。

ArrayList 不想像数组这样活着,它想能屈能伸,所以它实现了动态扩容。一旦在添加元素的时候,发现容量用满了 s == elementData.length,就按照原来数组的 1.5 倍(oldCapacity >> 1)进行扩容。扩容之后,再将原有的数组复制到新分配的内存地址上 Arrays.copyOf(elementData, newCapacity)

private void add(E e, Object[] elementData, int s) {
     
    if (s == elementData.length)
        elementData = grow();
    elementData[s] = e;
    size = s + 1;
}

private Object[] grow() {
     
    return grow(size + 1);
}

private Object[] grow(int minCapacity) {
     
    int oldCapacity = elementData.length;
    if (oldCapacity > 0 || elementData != DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
     
        int newCapacity = ArraysSupport.newLength(oldCapacity,
                minCapacity - oldCapacity, /* minimum growth */
                oldCapacity >> 1           /* preferred growth */);
        return elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    } else {
     
        return elementData = new Object[Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity)];
    }
}

动态扩容意味着什么?大家伙想一下。嗯,还是我来告诉大家答案吧,有点迫不及待。

意味着数组的实际大小可能永远无法被填满的,总有多余出来空置的内存空间。

比如说,默认的数组大小是 10,当添加第 11 个元素的时候,数组的长度扩容了 1.5 倍,也就是 15,意味着还有 4 个内存空间是闲置的,对吧?

序列化的时候,如果把整个数组都序列化的话,是不是就多序列化了 4 个内存空间。当存储的元素数量非常非常多的时候,闲置的空间就非常非常大,序列化耗费的时间就会非常非常多。

于是,ArrayList 做了一个愉快而又聪明的决定,内部提供了两个私有方法 writeObject 和 readObject 来完成序列化和反序列化。

private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
        throws java.io.IOException {
     
    // Write out element count, and any hidden stuff
    int expectedModCount = modCount;
    s.defaultWriteObject();

    // Write out size as capacity for behavioral compatibility with clone()
    s.writeInt(size);

    // Write out all elements in the proper order.
    for (int i=0; i<size; i++) {
     
        s.writeObject(elementData[i]);
    }

    if (modCount != expectedModCount) {
     
        throw new ConcurrentModificationException();
    }
}

从 writeObject 方法的源码中可以看得出,它使用了 ArrayList 的实际大小 size 而不是数组的长度(elementData.length)来作为元素的上限进行序列化。

此处应该有掌声啊!不是为我,为 Java 源码的作者们,他们真的是太厉害了,可以用两个词来形容他们——殚精竭虑、精益求精。

逼着面试官问了我ArrayList和LinkedList的区别,他对我彻底服了_第2张图片

02、LinkedList 是如何实现的?

逼着面试官问了我ArrayList和LinkedList的区别,他对我彻底服了_第3张图片

LinkedList 是一个继承自 AbstractSequentialList 的双向链表,因此它也可以被当作堆栈、队列或双端队列进行操作。

public class LinkedList<E>
    extends AbstractSequentialList<E>
    implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable
{
     
    transient int size = 0;
    transient Node<E> first;
    transient Node<E> last;
}

LinkedList 内部定义了一个 Node 节点,它包含 3 个部分:元素内容 item,前引用 prev 和后引用 next。代码如下所示:

private static class Node<E> {
     
    E item;
    LinkedList.Node<E> next;
    LinkedList.Node<E> prev;

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

LinkedList 还实现了 Cloneable 接口,这表明 LinkedList 是支持拷贝的。

LinkedList 还实现了 Serializable 接口,这表明 LinkedList 是支持序列化的。眼睛雪亮的小伙伴可能又注意到了,LinkedList 中的关键字段 size、first、last 都使用了 transient 关键字修饰,这不又矛盾了吗?到底是想序列化还是不想序列化?

答案是 LinkedList 想按照自己的方式序列化,来看它自己实现的 writeObject() 方法:

private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)
        throws java.io.IOException {
     
    // Write out any hidden serialization magic
    s.defaultWriteObject();

    // Write out size
    s.writeInt(size);

    // Write out all elements in the proper order.
    for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next)
        s.writeObject(x.item);
}

发现没?LinkedList 在序列化的时候只保留了元素的内容 item,并没有保留元素的前后引用。这样就节省了不少内存空间,对吧?

那有些小伙伴可能就疑惑了,只保留元素内容,不保留前后引用,那反序列化的时候怎么办?

private void readObject(java.io.ObjectInputStream s)
        throws java.io.IOException, ClassNotFoundException {
     
    // Read in any hidden serialization magic
    s.defaultReadObject();

    // Read in size
    int size = s.readInt();

    // Read in all elements in the proper order.
    for (int i = 0; i < size; i++)
        linkLast((E)s.readObject());
}

void linkLast(E e) {
     
    final LinkedList.Node<E> l = last;
    final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(l, e, null);
    last = newNode;
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

注意 for 循环中的 linkLast() 方法,它可以把链表重新链接起来,这样就恢复了链表序列化之前的顺序。很妙,对吧?

和 ArrayList 相比,LinkedList 没有实现 RandomAccess 接口,这是因为 LinkedList 存储数据的内存地址是不连续的,所以不支持随机访问。

03、ArrayList 和 LinkedList 新增元素时究竟谁快?

前面我们已经从多个维度了解了 ArrayList 和 LinkedList 的实现原理和各自的特点。那接下来,我们就来聊聊 ArrayList 和 LinkedList 在新增元素时究竟谁快?

1)ArrayList

ArrayList 新增元素有两种情况,一种是直接将元素添加到数组末尾,一种是将元素插入到指定位置。

添加到数组末尾的源码:

public boolean add(E e) {
     
    modCount++;
    add(e, elementData, size);
    return true;
}

private void add(E e, Object[] elementData, int s) {
     
    if (s == elementData.length)
        elementData = grow();
    elementData[s] = e;
    size = s + 1;
}

很简单,先判断是否需要扩容,然后直接通过索引将元素添加到末尾。

插入到指定位置的源码:

public void add(int index, E element) {
     
    rangeCheckForAdd(index);
    modCount++;
    final int s;
    Object[] elementData;
    if ((s = size) == (elementData = this.elementData).length)
        elementData = grow();
    System.arraycopy(elementData, index,
            elementData, index + 1,
            s - index);
    elementData[index] = element;
    size = s + 1;
}

先检查插入的位置是否在合理的范围之内,然后判断是否需要扩容,再把该位置以后的元素复制到新添加元素的位置之后,最后通过索引将元素添加到指定的位置。这种情况是非常伤的,性能会比较差。

2)LinkedList

LinkedList 新增元素也有两种情况,一种是直接将元素添加到队尾,一种是将元素插入到指定位置。

添加到队尾的源码:

public boolean add(E e) {
     
    linkLast(e);
    return true;
}
void linkLast(E e) {
     
    final LinkedList.Node<E> l = last;
    final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(l, e, null);
    last = newNode;
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

先将队尾的节点 last 存放到临时变量 l 中(不是说不建议使用 I 作为变量名吗?Java 的作者们明知故犯啊),然后生成新的 Node 节点,并赋给 last,如果 l 为 null,说明是第一次添加,所以 first 为新的节点;否则将新的节点赋给之前 last 的 next。

插入到指定位置的源码:

public void add(int index, E element) {
     
    checkPositionIndex(index);

    if (index == size)
        linkLast(element);
    else
        linkBefore(element, node(index));
}
LinkedList.Node<E> node(int index) {
     
    // assert isElementIndex(index);

    if (index < (size >> 1)) {
     
        LinkedList.Node<E> x = first;
        for (int i = 0; i < index; i++)
            x = x.next;
        return x;
    } else {
     
        LinkedList.Node<E> x = last;
        for (int i = size - 1; i > index; i--)
            x = x.prev;
        return x;
    }
}
void linkBefore(E e, LinkedList.Node<E> succ) {
     
    // assert succ != null;
    final LinkedList.Node<E> pred = succ.prev;
    final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(pred, e, succ);
    succ.prev = newNode;
    if (pred == null)
        first = newNode;
    else
        pred.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

先检查插入的位置是否在合理的范围之内,然后判断插入的位置是否是队尾,如果是,添加到队尾;否则执行 linkBefore() 方法。

在执行 linkBefore() 方法之前,会调用 node() 方法查找指定位置上的元素,这一步是需要遍历 LinkedList 的。如果插入的位置靠前前半段,就从队头开始往后找;否则从队尾往前找。也就是说,如果插入的位置越靠近 LinkedList 的中间位置,遍历所花费的时间就越多。

找到指定位置上的元素(succ)之后,就开始执行 linkBefore() 方法了,先将 succ 的前一个节点(prev)存放到临时变量 pred 中,然后生成新的 Node 节点(newNode),并将 succ 的前一个节点变更为 newNode,如果 pred 为 null,说明插入的是队头,所以 first 为新节点;否则将 pred 的后一个节点变更为 newNode。

经过源码分析以后,小伙伴们是不是在想:“好像 ArrayList 在新增元素的时候效率并不一定比 LinkedList 低啊!”

当两者的起始长度是一样的情况下:

  • 如果是从集合的头部新增元素,ArrayList 花费的时间应该比 LinkedList 多,因为需要对头部以后的元素进行复制。
public class ArrayListTest {
     
    public static void addFromHeaderTest(int num) {
     
        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(num);
        int i = 0;

        long timeStart = System.currentTimeMillis();

        while (i < num) {
     
            list.add(0, i + "沉默王二");
            i++;
        }
        long timeEnd = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("ArrayList从集合头部位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart));
    }
}

/**
 * @author 微信搜「沉默王二」,回复关键字 PDF
 */
public class LinkedListTest {
     
    public static void addFromHeaderTest(int num) {
     
        LinkedList<String> list = new LinkedList<String>();
        int i = 0;
        long timeStart = System.currentTimeMillis();
        while (i < num) {
     
            list.addFirst(i + "沉默王二");
            i++;
        }
        long timeEnd = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("LinkedList从集合头部位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart));
    }
}

num 为 10000,代码实测后的时间如下所示:

ArrayList从集合头部位置新增元素花费的时间595
LinkedList从集合头部位置新增元素花费的时间15

ArrayList 花费的时间比 LinkedList 要多很多。

  • 如果是从集合的中间位置新增元素,ArrayList 花费的时间搞不好要比 LinkedList 少,因为 LinkedList 需要遍历。
public class ArrayListTest {
     
    public static void addFromMidTest(int num) {
     
        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(num);
        int i = 0;

        long timeStart = System.currentTimeMillis();
        while (i < num) {
     
            int temp = list.size();
            list.add(temp / 2 + "沉默王二");
            i++;
        }
        long timeEnd = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("ArrayList从集合中间位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart));
    }
}

public class LinkedListTest {
     
    public static void addFromMidTest(int num) {
     
        LinkedList<String> list = new LinkedList<String>();
        int i = 0;
        long timeStart = System.currentTimeMillis();
        while (i < num) {
     
            int temp = list.size();
            list.add(temp / 2, i + "沉默王二");
            i++;
        }
        long timeEnd = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("LinkedList从集合中间位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart));
    }
}

num 为 10000,代码实测后的时间如下所示:

ArrayList从集合中间位置新增元素花费的时间1
LinkedList从集合中间位置新增元素花费的时间101

ArrayList 花费的时间比 LinkedList 要少很多很多。

  • 如果是从集合的尾部新增元素,ArrayList 花费的时间应该比 LinkedList 少,因为数组是一段连续的内存空间,也不需要复制数组;而链表需要创建新的对象,前后引用也要重新排列。
public class ArrayListTest {
     
    public static void addFromTailTest(int num) {
     
        ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(num);
        int i = 0;

        long timeStart = System.currentTimeMillis();

        while (i < num) {
     
            list.add(i + "沉默王二");
            i++;
        }

        long timeEnd = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("ArrayList从集合尾部位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart));
    }
}

public class LinkedListTest {
     
    public static void addFromTailTest(int num) {
     
        LinkedList<String> list = new LinkedList<String>();
        int i = 0;
        long timeStart = System.currentTimeMillis();
        while (i < num) {
     
            list.add(i + "沉默王二");
            i++;
        }
        long timeEnd = System.currentTimeMillis();

        System.out.println("LinkedList从集合尾部位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart));
    }
}

num 为 10000,代码实测后的时间如下所示:

ArrayList从集合尾部位置新增元素花费的时间69
LinkedList从集合尾部位置新增元素花费的时间193

ArrayList 花费的时间比 LinkedList 要少一些。

这样的结论和预期的是不是不太相符?ArrayList 在添加元素的时候如果不涉及到扩容,性能在两种情况下(中间位置新增元素、尾部新增元素)比 LinkedList 好很多,只有头部新增元素的时候比 LinkedList 差,因为数组复制的原因。

当然了,如果涉及到数组扩容的话,ArrayList 的性能就没那么可观了,因为扩容的时候也要复制数组。

04、ArrayList 和 LinkedList 删除元素时究竟谁快?

1)ArrayList

ArrayList 删除元素的时候,有两种方式,一种是直接删除元素(remove(Object)),需要直先遍历数组,找到元素对应的索引;一种是按照索引删除元素(remove(int))。

public boolean remove(Object o) {
     
    final Object[] es = elementData;
    final int size = this.size;
    int i = 0;
    found: {
     
        if (o == null) {
     
            for (; i < size; i++)
                if (es[i] == null)
                    break found;
        } else {
     
            for (; i < size; i++)
                if (o.equals(es[i]))
                    break found;
        }
        return false;
    }
    fastRemove(es, i);
    return true;
}
public E remove(int index) {
     
    Objects.checkIndex(index, size);
    final Object[] es = elementData;

    @SuppressWarnings("unchecked") E oldValue = (E) es[index];
    fastRemove(es, index);

    return oldValue;
}

但从本质上讲,都是一样的,因为它们最后调用的都是 fastRemove(Object, int) 方法。

private void fastRemove(Object[] es, int i) {
     
    modCount++;
    final int newSize;
    if ((newSize = size - 1) > i)
        System.arraycopy(es, i + 1, es, i, newSize - i);
    es[size = newSize] = null;
}

从源码可以看得出,只要删除的不是最后一个元素,都需要数组重组。删除的元素位置越靠前,代价就越大。

2)LinkedList

LinkedList 删除元素的时候,有四种常用的方式:

  • remove(int),删除指定位置上的元素
public E remove(int index) {
     
    checkElementIndex(index);
    return unlink(node(index));
}

先检查索引,再调用 node(int) 方法( 前后半段遍历,和新增元素操作一样)找到节点 Node,然后调用 unlink(Node) 解除节点的前后引用,同时更新前节点的后引用和后节点的前引用:

    E unlink(Node<E> x) {
     
        // assert x != null;
        final E element = x.item;
        final Node<E> next = x.next;
        final Node<E> prev = x.prev;

        if (prev == null) {
     
            first = next;
        } else {
     
            prev.next = next;
            x.prev = null;
        }

        if (next == null) {
     
            last = prev;
        } else {
     
            next.prev = prev;
            x.next = null;
        }

        x.item = null;
        size--;
        modCount++;
        return element;
    }
  • remove(Object),直接删除元素
public boolean remove(Object o) {
     
    if (o == null) {
     
        for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
     
            if (x.item == null) {
     
                unlink(x);
                return true;
            }
        }
    } else {
     
        for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
     
            if (o.equals(x.item)) {
     
                unlink(x);
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

也是先前后半段遍历,找到要删除的元素后调用 unlink(Node)

  • removeFirst(),删除第一个节点
public E removeFirst() {
     
    final LinkedList.Node<E> f = first;
    if (f == null)
        throw new NoSuchElementException();
    return unlinkFirst(f);
}
private E unlinkFirst(LinkedList.Node<E> f) {
     
    // assert f == first && f != null;
    final E element = f.item;
    final LinkedList.Node<E> next = f.next;
    f.item = null;
    f.next = null; // help GC
    first = next;
    if (next == null)
        last = null;
    else
        next.prev = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}

删除第一个节点就不需要遍历了,只需要把第二个节点更新为第一个节点即可。

  • removeLast(),删除最后一个节点

删除最后一个节点和删除第一个节点类似,只需要把倒数第二个节点更新为最后一个节点即可。

可以看得出,LinkedList 在删除比较靠前和比较靠后的元素时,非常高效,但如果删除的是中间位置的元素,效率就比较低了。

这里就不再做代码测试了,感兴趣的小伙伴可以自己试试,结果和新增元素保持一致:

  • 从集合头部删除元素时,ArrayList 花费的时间比 LinkedList 多很多;

  • 从集合中间位置删除元素时,ArrayList 花费的时间比 LinkedList 少很多;

  • 从集合尾部删除元素时,ArrayList 花费的时间比 LinkedList 少一点。

我本地的统计结果如下所示,小伙伴们可以作为参考:

ArrayList从集合头部位置删除元素花费的时间380
LinkedList从集合头部位置删除元素花费的时间4
ArrayList从集合中间位置删除元素花费的时间381
LinkedList从集合中间位置删除元素花费的时间5922
ArrayList从集合尾部位置删除元素花费的时间8
LinkedList从集合尾部位置删除元素花费的时间12

05、ArrayList 和 LinkedList 遍历元素时究竟谁快?

1)ArrayList

遍历 ArrayList 找到某个元素的话,通常有两种形式:

  • get(int),根据索引找元素
public E get(int index) {
     
    Objects.checkIndex(index, size);
    return elementData(index);
}

由于 ArrayList 是由数组实现的,所以根据索引找元素非常的快,一步到位。

  • indexOf(Object),根据元素找索引
public int indexOf(Object o) {
     
    return indexOfRange(o, 0, size);
}

int indexOfRange(Object o, int start, int end) {
     
    Object[] es = elementData;
    if (o == null) {
     
        for (int i = start; i < end; i++) {
     
            if (es[i] == null) {
     
                return i;
            }
        }
    } else {
     
        for (int i = start; i < end; i++) {
     
            if (o.equals(es[i])) {
     
                return i;
            }
        }
    }
    return -1;
}

根据元素找索引的话,就需要遍历整个数组了,从头到尾依次找。

2)LinkedList

遍历 LinkedList 找到某个元素的话,通常也有两种形式:

  • get(int),找指定位置上的元素
public E get(int index) {
     
    checkElementIndex(index);
    return node(index).item;
}

既然需要调用 node(int) 方法,就意味着需要前后半段遍历了。

  • indexOf(Object),找元素所在的位置
public int indexOf(Object o) {
     
    int index = 0;
    if (o == null) {
     
        for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
     
            if (x.item == null)
                return index;
            index++;
        }
    } else {
     
        for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
     
            if (o.equals(x.item))
                return index;
            index++;
        }
    }
    return -1;
}

需要遍历整个链表,和 ArrayList 的 indexOf() 类似。

那在我们对集合遍历的时候,通常有两种做法,一种是使用 for 循环,一种是使用迭代器(Iterator)。

如果使用的是 for 循环,可想而知 LinkedList 在 get 的时候性能会非常差,因为每一次外层的 for 循环,都要执行一次 node(int) 方法进行前后半段的遍历。

LinkedList.Node<E> node(int index) {
     
    // assert isElementIndex(index);

    if (index < (size >> 1)) {
     
        LinkedList.Node<E> x = first;
        for (int i = 0; i < index; i++)
            x = x.next;
        return x;
    } else {
     
        LinkedList.Node<E> x = last;
        for (int i = size - 1; i > index; i--)
            x = x.prev;
        return x;
    }
}

那如果使用的是迭代器呢?

LinkedList<String> list = new LinkedList<String>();
for (Iterator<String> it = list.iterator(); it.hasNext();) {
     
    it.next();
}

迭代器只会调用一次 node(int) 方法,在执行 list.iterator() 的时候:先调用 AbstractSequentialList 类的 iterator() 方法,再调用 AbstractList 类的 listIterator() 方法,再调用 LinkedList 类的 listIterator(int) 方法,如下图所示。

最后返回的是 LinkedList 类的内部私有类 ListItr 对象:

public ListIterator<E> listIterator(int index) {
     
    checkPositionIndex(index);
    return new LinkedList.ListItr(index);
}

private class ListItr implements ListIterator<E> {
     
    private LinkedList.Node<E> lastReturned;
    private LinkedList.Node<E> next;
    private int nextIndex;
    private int expectedModCount = modCount;

    ListItr(int index) {
     
        // assert isPositionIndex(index);
        next = (index == size) ? null : node(index);
        nextIndex = index;
    }

    public boolean hasNext() {
     
        return nextIndex < size;
    }

    public E next() {
     
        checkForComodification();
        if (!hasNext())
            throw new NoSuchElementException();

        lastReturned = next;
        next = next.next;
        nextIndex++;
        return lastReturned.item;
    }
}

执行 ListItr 的构造方法时调用了一次 node(int) 方法,返回第一个节点。在此之后,迭代器就执行 hasNext() 判断有没有下一个,执行 next() 方法下一个节点。

由此,可以得出这样的结论:遍历 LinkedList 的时候,千万不要使用 for 循环,要使用迭代器。

也就是说,for 循环遍历的时候,ArrayList 花费的时间远小于 LinkedList;迭代器遍历的时候,两者性能差不多。

06、总结

花了两天时间,终于肝完了!相信看完这篇文章后,再有面试官问你 ArrayList 和 LinkedList 有什么区别的话,你一定会胸有成竹地和他扯上半小时。

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逼着面试官问了我ArrayList和LinkedList的区别,他对我彻底服了_第4张图片

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我是沉默王二,一枚沉默但有趣的程序员,感谢各位同学的:点赞、收藏和评论,我们下篇见!

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