毫不留情地揭开 ArrayList 和 LinkedList 之间的神秘面纱-轻识

ArrayList 和 LinkedList 是 List 接口的两种不同实现，并且两者都不是线程安全的。但初学者往往搞不清楚它们两者之间的区别，不知道什么时候该用 ArrayList，什么时候该用 LinkedList，那这篇文章就来传道受业解惑一下。

ArrayList 内部使用的动态数组来存储元素，LinkedList 内部使用的双向链表来存储元素，这也是 ArrayList 和 LinkedList 最本质的区别。

注：本文使用的 JDK 源码版本为 14，小伙伴如果发现文章中的源码和自己本地的不同时，不要担心，不是我源码贴错了，也不是你本地的源码错了，只是版本不同而已。

由于 ArrayList 和 LinkedList 内部使用的存储方式不同，导致它们的各种方法具有不同的时间复杂度。先来通过维基百科理解一下时间复杂度这个概念。

在计算机科学中，算法的时间复杂度（Time complexity）是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大 O 符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。例如，如果一个算法对于任何大小为 n （必须比大）的输入，它至多需要的时间运行完毕，那么它的渐近时间复杂度是。

对于 ArrayList 来说：

1）get(int index) 方法的时间复杂度为，因为是直接从底层数组根据下标获取的，和数组长度无关。

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

这也是 ArrayList 的最大优点。

2）add(E e) 方法会默认将元素添加到数组末尾，但需要考虑到数组扩容的情况，如果不需要扩容，时间复杂度为。

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;}

如果需要扩容的话，并且不是第一次（oldCapacity > 0）扩容的时候，内部执行的 Arrays.copyOf() 方法是耗时的关键，需要把原有数组中的元素复制到扩容后的新数组当中。

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)];    }}

3）add(int index, E element) 方法将新的元素插入到指定的位置，考虑到需要复制底层数组（根据之前的判断，扩容的话，数组可能要复制一次），根据最坏的打算（不管需要不需要扩容，System.arraycopy() 肯定要执行），所以时间复杂度为。

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;}

来执行以下代码，把沉默王八插入到下标为 2 的位置上。

ArrayList list = new ArrayList<>();list.add("沉默王二");list.add("沉默王三");list.add("沉默王四");list.add("沉默王五");list.add("沉默王六");list.add("沉默王七");list.add(2, "沉默王八");

System.arraycopy() 执行完成后，下标为 2 的元素为沉默王四，这一点需要注意。也就是说，在数组中插入元素的时候，会把插入位置以后的元素依次往后复制，所以下标为 2 和下标为 3 的元素都为沉默王四。

之后再通过 elementData[index] = element 将下标为 2 的元素赋值为沉默王八；随后执行 size = s + 1，数组的长度变为 7。

4）remove(int index) 方法将指定位置上的元素删除，考虑到需要复制底层数组，所以时间复杂度为。

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;}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;}

对于 LinkedList 来说：

1）get(int index) 方法的时间复杂度为，因为需要循环遍历整个链表。

public E get(int index) {    checkElementIndex(index);    return node(index).item;}
LinkedList.Node node(int index) {    // assert isElementIndex(index);
    if (index < (size >> 1)) {        LinkedList.Node x = first;        for (int i = 0; i < index; i++)            x = x.next;        return x;    } else {        LinkedList.Node x = last;        for (int i = size - 1; i > index; i--)            x = x.prev;        return x;    }}

下标小于链表长度的一半时，从前往后遍历；否则从后往前遍历，这样从理论上说，就节省了一半的时间。

如果下标为 0 或者 list.size() - 1 的话，时间复杂度为。这种情况下，可以使用 getFirst() 和 getLast() 方法。

public E getFirst() {    final LinkedList.Node f = first;    if (f == null)        throw new NoSuchElementException();    return f.item;}
public E getLast() {    final LinkedList.Node l = last;    if (l == null)        throw new NoSuchElementException();    return l.item;}

first 和 last 在链表中是直接存储的，所以时间复杂度为。

2）add(E e) 方法默认将元素添加到链表末尾，所以时间复杂度为。

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

3）add(int index, E element) 方法将新的元素插入到指定的位置，需要先通过遍历查找这个元素，然后再进行插入，所以时间复杂度为。

public void add(int index, E element) {    checkPositionIndex(index);
    if (index == size)        linkLast(element);    else        linkBefore(element, node(index));}

如果下标为 0 或者 list.size() - 1 的话，时间复杂度为。这种情况下，可以使用 addFirst() 和 addLast() 方法。

public void addFirst(E e) {    linkFirst(e);}private void linkFirst(E e) {    final LinkedList.Node f = first;    final LinkedList.Node newNode = new LinkedList.Node<>(null, e, f);    first = newNode;    if (f == null)        last = newNode;    else        f.prev = newNode;    size++;    modCount++;}

linkFirst() 只需要对 first 进行更新即可。

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

linkLast() 只需要对 last 进行更新即可。

需要注意的是，有些文章里面说，LinkedList 插入元素的时间复杂度近似，其实是有问题的，因为 add(int index, E element) 方法在插入元素的时候会调用 node(index) 查找元素，该方法之前我们之间已经确认过了，时间复杂度为，即便随后调用 linkBefore() 方法进行插入的时间复杂度为，总体上的时间复杂度仍然为才对。

void linkBefore(E e, LinkedList.Node succ) {    // assert succ != null;    final LinkedList.Node pred = succ.prev;    final LinkedList.Node newNode = new LinkedList.Node<>(pred, e, succ);    succ.prev = newNode;    if (pred == null)        first = newNode;    else        pred.next = newNode;    size++;    modCount++;}

4）remove(int index) 方法将指定位置上的元素删除，考虑到需要调用 node(index) 方法查找元素，所以时间复杂度为。

public E remove(int index) {    checkElementIndex(index);    return unlink(node(index));}
E unlink(LinkedList.Node x) {    // assert x != null;    final E element = x.item;    final LinkedList.Node next = x.next;    final LinkedList.Node 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;}

通过时间复杂度的比较，以及源码的分析，我相信小伙伴们在选择的时候就有了主意，对吧？

需要注意的是，如果列表很大很大，ArrayList 和 LinkedList 在内存的使用上也有所不同。LinkedList 的每个元素都有更多开销，因为要存储上一个和下一个元素的地址。ArrayList 没有这样的开销。

但是，ArrayList 占用的内存在声明的时候就已经确定了（默认大小为 10），不管实际上是否添加了元素，因为复杂对象的数组会通过 null 来填充。LinkedList 在声明的时候不需要指定大小，元素增加或者删除时大小随之改变。

另外，ArrayList 只能用作列表；LinkedList 可以用作列表或者队列，因为它还实现了 Deque 接口。

我在写这篇文章的时候，遇到了一些问题，所以请教了一些大厂的技术大佬，结果有个朋友说，“如果真的不知道该用 ArrayList 还是 LinkedList，就选择 ArrayList 吧！”

我当时以为他在和我开玩笑呢，结果通过时间复杂度的分析，好像他说得有道理啊。查询的时候，ArrayList 比 LinkedList 快，这是毋庸置疑的；插入和删除的时候，之前有很多资料说 LinkedList 更快，时间复杂度为，但其实不是的，因为要遍历列表，对吧？

反而 ArrayList 更轻量级，不需要在每个元素上维护上一个和下一个元素的地址。

我这样的结论可能和大多数文章得出的结论不符，那么我想，选择权交给小伙伴们，你们在使用的过程中认真地思考一下，并且我希望你们把自己的思考在留言区放出来。

------------------

公众号：沉默王二（ID：cmower）
CSDN：沉默王二
这是一个有颜值却靠才华吃饭的程序员，你知道，他的文章风趣幽默，读起来就好像花钱一样爽快。

长按下图二维码关注，你将感受到一个有趣的灵魂，且每篇文章都有干货。

------------------

原创不易，莫要白票，如果觉得有点用的话，请毫不留情地素质三连吧，分享、点赞、在看，我不挑，因为这将是我写作更多优质文章的最强动力。