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文章导读

ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么?


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站长 2025年8月12日 10

arraylist基于动态数组,linkedlist基于双向链表;2. arraylist随机访问快(o(1)),中间插入/删除慢(o(n)且需移动元素);3. linkedlist随机访问慢(o(n)),但插入/删除节点本身为o(1)(查找位置仍o(n));4. 频繁读取或遍历时选arraylist,频繁中间修改选linkedlist;5. arraylist内存更紧凑,linkedlist每个节点额外存储前后引用;6. linkedlist实现deque接口,适合用作队列或栈;7. 两者均非线程安全,需额外同步措施。

ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么?

ArrayList

LinkedList

的核心区别在于它们底层的数据结构。

ArrayList

基于动态数组实现,而

LinkedList

则基于双向链表。这种根本性的差异直接决定了它们在内存占用、随机访问速度、以及插入/删除操作效率上的表现。简单来说,如果你需要频繁地通过索引访问元素,或者遍历列表,

ArrayList

通常是更优的选择;而如果你的应用场景涉及大量在列表中间位置的插入或删除操作,那么

LinkedList

会展现出更好的性能。

ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么?

解决方案

要深入理解

ArrayList

LinkedList

的差异,我们需要从它们各自的实现机制谈起。

ArrayList 的内部机制:

ArrayList

实际上是一个可变大小的数组。当你向

ArrayList

中添加元素时,如果内部数组的空间不足,它会自动扩容,通常是当前容量的1.5倍(Java 8及以后)。扩容过程涉及到创建一个更大的新数组,并将旧数组中的所有元素复制到新数组中。这个复制操作在元素数量庞大时,会消耗显著的性能。

ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么?

  • 随机访问(
    get(index)

    ): 数组的特性决定了它支持O(1)的随机访问,因为元素在内存中是连续存放的,可以直接通过索引计算出内存地址。

  • 末尾添加/删除(
    add(element)

    ,

    remove(size-1)

    ): 通常是O(1)的,除非涉及到扩容。

  • 中间插入/删除(
    add(index, element)

    ,

    remove(index)

    ): 这是

    ArrayList

    的痛点。因为元素是连续存放的,在中间位置插入或删除元素,需要将该位置之后的所有元素进行位移(向前或向后移动),这导致操作的平均时间复杂度为O(n)。

LinkedList 的内部机制:

LinkedList

则是一个双向链表。它的每个元素(称为节点)都包含三部分信息:元素值、指向前一个节点的引用(prev)和指向后一个节点的引用(next)。这些节点在内存中不一定是连续的。

  • 随机访问(
    get(index)

    ):

    LinkedList

    不支持随机访问。要获取某个索引处的元素,必须从列表的头部或尾部开始遍历,直到找到目标位置。因此,它的随机访问时间复杂度是O(n)。

  • 头部/尾部添加/删除(
    addFirst()

    ,

    removeFirst()

    ,

    addLast()

    ,

    removeLast()

    ): 这是

    LinkedList

    的强项,只需要修改少数几个节点的引用,时间复杂度为O(1)。

  • 中间插入/删除(
    add(index, element)

    ,

    remove(index)

    ): 虽然找到目标索引需要O(n)的遍历时间,但一旦找到位置,实际的插入或删除操作只需要修改前后节点的引用,是O(1)的。所以,整体上仍然是O(n)。但与

    ArrayList

    的O(n)不同,

    LinkedList

    的O(n)操作不涉及大量的数据复制,这在特定场景下会比

    ArrayList

    更高效。

在什么场景下,选择 ArrayList 更具优势?

通常来说,如果你预期的操作模式是频繁地通过索引访问元素(比如,你需要根据列表中的位置来获取数据,或者迭代遍历整个列表),并且不常在列表的中间进行插入或删除操作,那么

ArrayList

几乎总是你的首选。

ArrayList 和 LinkedList 的区别是什么?

想象一下,你正在构建一个应用程序,需要存储一个固定数量的用户配置项,或者一个从数据库加载出来的、需要频繁读取但很少修改的商品列表。这种情况下,

ArrayList

的O(1)随机访问特性会带来显著的性能优势。它的底层数组结构使得数据在内存中是连续存放的,这对于CPU缓存来说非常友好(即所谓的“缓存局部性”),能够提升数据读取的效率。当你遍历

ArrayList

时,CPU可以一次性加载一块数据到缓存中,从而加速后续元素的访问。

另一个值得考虑的点是,如果你的列表大小相对稳定,或者只在末尾进行添加操作,

ArrayList

的性能表现也非常好。虽然扩容会带来性能开销,但由于它是“分摊”的,即在多次O(1)操作后才发生一次O(n)操作,所以平均下来,末尾添加操作的复杂度仍可视为O(1)。在大多数日常开发中,

ArrayList

因其简洁的API和出色的读取性能,往往成为列表实现的默认选择。

LinkedList 在哪些操作上表现更出色?

LinkedList

的优势主要体现在频繁的插入和删除操作上,尤其是当这些操作发生在列表的中间位置时。它的链表结构意味着添加或移除一个元素,只需要修改相邻节点的引用指针,而不需要像

ArrayList

那样移动大量的元素。

举个例子,如果你在实现一个任务队列,新任务不断地加入到队尾,已完成的任务从队头移除,那么

LinkedList

就非常适合。它实现了

Deque

(双端队列)接口,提供了

addFirst()

,

removeFirst()

,

addLast()

,

removeLast()

等O(1)操作的方法,这让它成为实现队列(Queue)和栈(Stack)的理想选择。

再比如,你可能在处理一个流式数据,需要根据某些条件动态地在数据流中插入或删除元素。假设你有一个音乐播放列表,用户可以随时在任何位置添加或删除歌曲。在这种场景下,

LinkedList

的表现会比

ArrayList

更好,因为它避免了每次插入/删除时的大量数据移动。虽然查找特定位置的元素仍需要遍历(O(n)),但实际的修改操作是高效的。所以,当你的业务逻辑中,列表元素的“位置”本身并不是最重要的,而“插入”和“删除”是核心操作时,

LinkedList

能够提供更平滑的性能曲线。

除了性能,选择时还需要考虑哪些因素?

除了操作性能的差异,选择

ArrayList

还是

LinkedList

,还需要考虑一些其他因素,它们同样影响着程序的整体表现和设计。

首先是内存占用

ArrayList

由于是基于数组的,其每个元素只占用存储数据本身的内存,结构相对紧凑。然而,当它扩容时,可能会暂时占用双倍的内存(旧数组和新数组),直到旧数组被垃圾回收。

LinkedList

的每个节点除了存储数据本身,还需要额外的空间来存储指向前一个和后一个节点的引用。这意味着,对于相同数量的元素,

LinkedList

通常会比

ArrayList

占用更多的内存。如果你的应用对内存使用非常敏感,尤其是在存储大量小对象时,这一点可能会变得很重要。

其次,是API的适用性。虽然两者都实现了

List

接口,但

LinkedList

还额外实现了

Deque

接口,这意味着它可以用作双端队列。如果你需要一个能够高效地在两端添加和移除元素的结构(比如作为栈或队列),那么

LinkedList

提供的方法会更直接和高效。

ArrayList

则没有这个特性。反之,如果你的主要需求是随机访问,

ArrayList

get(index)

方法更符合直觉和性能。

再来,是线程安全性。需要明确的是,

ArrayList

LinkedList

都不是线程安全的。在多线程环境下使用它们时,你需要额外采取同步措施,例如使用

Collections.synchronizedList()

包装它们,或者考虑使用

java.util.concurrent

包下的并发集合类,比如

CopyOnWriteArrayList

ConcurrentLinkedQueue

,这些是专门为并发场景设计的。这一点与它们的底层实现无关,但却是实际开发中不可忽视的重要考量。

最后,有时选择也取决于代码的清晰度和意图表达。如果一个列表的主要用途是频繁地在中间插入或删除,使用

LinkedList

能够更清晰地表达这种意图,尽管在某些情况下性能差异可能不那么显著。反之,如果它只是一个简单的、用于存储和遍历的序列,

ArrayList

往往是更自然、更普遍的选择。在实际项目中,除非有明确的性能瓶颈或特殊需求,开发者往往倾向于先使用

ArrayList

,因为它在大多数常见场景下都能提供良好的综合性能。只有当分析表明

ArrayList

成为瓶颈时,才会考虑切换到

LinkedList



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