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面经手册 · 第8篇《LinkedList插入速度比ArrayList快?你确定吗?》


作者:小傅哥

博客:https://bugstack.cn

沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄

一、前言

你以为考你个数据结构是要造火箭?

🚕汽车75马力就够奔跑了,那你怎么还想要2.0涡轮+9AT呢?大桥两边的护栏你每次走的时候都会去摸吗?那怎么没有护栏的大桥你不敢上呢?

很多时候,你额外的能力才是自身价值的体现,不要以为你的能力就只是做个业务开发每天CRUD,并不是产品让你写CRUD,而是因为你的能力只能产品功能设计成CRUD。

就像数据结构、算法逻辑、源码技能,它都是可以为你的业务开发赋能的,也是写出更好、更易扩展程序的根基,所以学好这份知识非常有必要。

*本文涉及了较多的代码和实践验证图稿,欢迎关注公众号:bugstack虫洞栈,回复下载得到一个链接打开后,找到ID:19🤫获取!*

二、面试题

谢飞机,ArrayList资料看了吧?嗯,那行问问你哈🦀

**问**:ArrayList和LinkedList,都用在什么场景呢?

**答**:啊,这我知道了。ArrayList是基于数组实现、LinkedList是基于双向链表实现,所以基于数据结构的不同,遍历和查找多的情况下用ArrayList、插入和删除频繁的情况下用LinkedList。

**问**:嗯,那LinkedList的插入效率一定比ArrayList好吗?

**答**:对,好!

送你个飞机✈,回去等消息吧!

其实,飞机回答的也不是不对,只是不全面。出门后不甘心买瓶肥宅水又回来,跟面试官聊了2个点,要到了两张图,如下;

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如图,分别是;10万、100万、1000万,数据在两种集合下不同位置的插入效果,所以:,不能说LinkedList插入就快,ArrayList插入就慢,还需要看具体的操作情况。

接下来我们带着数据结构和源码,具体分析下。

三、数据结构

Linked + List = 链表 + 列表 = LinkedList = 链表列表

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LinkedList,是基于链表实现,由双向链条next、prev,把数据节点穿插起来。所以,在插入数据时,是不需要像我们上一章节介绍的ArrayList那样,扩容数组。

但,又不能说所有的插入都是高效,比如中间区域插入,他还需要遍历元素找到插入位置。具体的细节,我们在下文的源码分析中进行讲解,也帮谢飞机扫除疑惑。

四、源码分析

1. 初始化

与ArrayList不同,LinkedList初始化不需要创建数组,因为它是一个链表结构。而且也没有传给构造函数初始化多少个空间的入参,例如这样是不可以的,如下;

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但是,构造函数一样提供了和ArrayList一些相同的方式,来初始化入参,如下这四种方式;

@Test
public void test_init() {
// 初始化方式;普通方式
LinkedList list01 = new LinkedList();
list01.add("a");
list01.add("b");
list01.add("c");
System.out.println(list01);

// 初始化方式;Arrays.asList
LinkedList list02 = new LinkedList(Arrays.asList("a", "b", "c"));
System.out.println(list02);

// 初始化方式;内部类
LinkedList list03 = new LinkedList()\{
{add("a");add("b");add("c");}
\};
System.out.println(list03);

// 初始化方式;Collections.nCopies
LinkedList list04 = new LinkedList(Collections.nCopies(10, 0));
System.out.println(list04);
}

// 测试结果

[a, b, c]
[a, b, c]
[a, b, c]
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]

Process finished with exit code 0

这些方式都可以初始化操作,按需选择即可。

2. 插入

LinkedList的插入方法比较多,List中接口中默认提供的是add,也可以指定位置插入。但在LinkedList中还提供了头插addFirst和尾插addLast。

关于插入这部分就会讲到为什么;有的时候LinkedList插入更耗时、有的时候ArrayList插入更好。

2.1 头插

先来看一张数据结构对比图,回顾下ArrayList的插入也和LinkedList插入做下对比,如下;

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看上图我们可以分析出几点;

ArrayList 头插时,需要把数组元素通过Arrays.copyOf的方式把数组元素移位,如果容量不足还需要扩容。LinkedList 头插时,则不需要考虑扩容以及移位问题,直接把元素定位到首位,接点链条链接上即可。

2.1.1 源码

这里我们再对照下LinkedList头插的源码,如下;

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

first,首节点会一直被记录,这样就非常方便头插。插入时候会创建新的节点元素,new Node(null, e, f),紧接着把新的头元素赋值给first。之后判断f节点是否存在,不存在则把头插节点作为最后一个节点、存在则用f节点的上一个链条prev链接。最后记录size大小、和元素数量modCount。modCount用在遍历时做校验,modCount != expectedModCount

2.1.2 验证

ArrayList、LinkeList,头插源码验证

@Test
public void test_ArrayList_addFirst() {
ArrayList list = new ArrayList();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(0, i); } System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime)); } @Test public void test_LinkedList_addFirst() { LinkedList list = new LinkedList(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.addFirst(i); } System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime)); }

比对结果:

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这里我们分别验证,10万、100万、1000万的数据量,在头插时的一个耗时情况。如我们数据结构对比图中一样,ArrayList需要做大量的位移和复制操作,而LinkedList的优势就体现出来了,耗时只是实例化一个对象。

2.2 尾插

先来看一张数据结构对比图,回顾下ArrayList的插入也和LinkedList插入做下对比,如下;

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看上图我们可以分析出几点;

ArrayList 尾插时,是不需要数据位移的,比较耗时的是数据的扩容时,需要拷贝迁移。LinkedList 尾插时,与头插相比耗时点会在对象的实例化上。

2.2.1 源码

这里我们再对照下LinkedList尾插的源码,如下;

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

与头插代码相比几乎没有什么区别,只是first换成last耗时点只是在创建节点上,Node

2.2.2 验证

ArrayList、LinkeList,尾插源码验证

@Test
public void test_ArrayList_addLast() {
ArrayList list = new ArrayList();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(i); } System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime)); } @Test public void test_LinkedList_addLast() { LinkedList list = new LinkedList(); long startTime = System.currentTimeMillis(); for (int i = 0; i < 1000000; i++) { list.addLast(i); } System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime)); }

比对结果:

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这里我们分别验证,10万、100万、1000万的数据量,在尾插时的一个耗时情况。如我们数据结构对比图中一样,ArrayList 不需要做位移拷贝也就不那么耗时了,而LinkedList则需要创建大量的对象。所以这里ArrayList尾插的效果更好一些。

2.3 中间插

先来看一张数据结构对比图,回顾下ArrayList的插入也和LinkedList插入做下对比,如下;

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看上图我们可以分析出几点;

ArrayList 中间插入,首先我们知道他的定位时间复杂度是O(1),比较耗时的点在于数据迁移和容量不足的时候扩容。LinkedList 中间插入,链表的数据实际插入时候并不会怎么耗时,但是它定位的元素的时间复杂度是O(n),所以这部分以及元素的实例化比较耗时。

2.3.1 源码

这里看下LinkedList指定位置插入的源码;

使用add(位置、元素)方法插入:

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

位置定位node(index):

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

size >> 1,这部分的代码判断元素位置在左半区间,还是右半区间,在进行循环查找。

执行插入:

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

找到指定位置插入的过程就比较简单了,与头插、尾插,相差不大。整个过程可以看到,插入中比较耗时的点会在遍历寻找插入位置上。

2.3.2 验证

ArrayList、LinkeList,中间插入源码验证

@Test
public void test_ArrayList_addCenter() {
ArrayList list = new ArrayList();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i > 1, i);
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

@Test
public void test_LinkedList_addCenter() {
LinkedList list = new LinkedList();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i > 1, i);
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

比对结果:

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这里我们分别验证,10万、100万、1000万的数据量,在中间插时的一个耗时情况。可以看到Linkedlist在中间插入时,遍历寻找位置还是非常耗时了。所以不同的情况下,需要选择不同的List集合做业务。

3. 删除

讲了这么多插入的操作后,删除的知识点就很好理解了。与ArrayList不同,删除不需要拷贝元素,LinkedList是找到元素位置,把元素前后链连接上。基本如下图;

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确定出要删除的元素x,把前后的链接进行替换。如果是删除首尾元素,操作起来会更加容易,这也就是为什么说插入和删除快。但中间位置删除,需要遍历找到对应位置。

3.1 删除操作方法

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源码:

@Test
public void test_remove() {
LinkedList list = new LinkedList();
list.add("a");
list.add("b");
list.add("c");

list.remove();
list.remove(1);
list.remove("a");
list.removeFirst();
list.removeLast();
list.removeAll(Arrays.asList("a", "b"));
}

3.2 源码

删除操作的源码都差不多,分为删除首尾节点与其他节点时候,对节点的解链操作。这里我们举例一个删除其他位置的源码进行学习,如下;

list.remove("a");

public boolean remove(Object o) {
if (o == null) {
for (Node x = first; x != null; x = x.next) {
if (x.item == null) {
unlink(x);
return true;
}
}
} else {
for (Node x = first; x != null; x = x.next) {
if (o.equals(x.item)) {
unlink(x);
return true;
}
}
}
return false;
}

这一部分是元素定位,和 unlink(x)解链。循环查找对应的元素,这部分没有什么难点。

unlink(x)解链

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

这部分源码主要有以下几个知识点;

获取待删除节点的信息;元素item、元素下一个节点next、元素上一个节点prev。如果上个节点为空则把待删除元素的下一个节点赋值给首节点,否则把待删除节点的下一个节点,赋值给待删除节点的上一个节点的子节点。同样待删除节点的下一个节点next,也执行2步骤同样操作。最后是把删除节点设置为null,并扣减size和modeCount数量。

4. 遍历

接下来说下遍历,ArrayList与LinkedList的遍历都是通用的,基本包括5种方式。

这里我们先初始化出待遍历的集合1千万数据;

int xx = 0;
@Before
public void init() {
for (int i = 0; i < 10000000; i++) { list.add(i); } }

4.1 普通for循环

@Test
public void test_LinkedList_for0() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < list.size(); i++) { xx += list.get(i); } System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime)); }

4.2 增强for循环

@Test
public void test_LinkedList_for1() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (Integer itr : list) {
xx += itr;
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

4.3 Iterator遍历

@Test
public void test_LinkedList_Iterator() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
Iterator iterator = list.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Integer next = iterator.next();
xx += next;
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime))
}

4.4 forEach循环

@Test
public void test_LinkedList_forEach() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
list.forEach(integer -> {
xx += integer;
});
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

4.5 stream(流)

@Test
public void test_LinkedList_stream() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
list.stream().forEach(integer -> {
xx += integer;
});
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}

那么,以上这5种遍历方式谁最慢呢?按照我们的源码学习分析下吧,欢迎留下你的答案在评论区!

五、总结

ArrayList与LinkedList都有自己的使用场景,如果你不能很好的确定,那么就使用ArrayList。但如果你能确定你会在集合的首位有大量的插入、删除以及获取操作,那么可以使用LinkedList,因为它都有相应的方法;addFirst、addLast、removeFirst、removeLast、getFirst、getLast,这些操作的时间复杂度都是O(1),非常高效。LinkedList的链表结构不一定会比ArrayList节省空间,首先它所占用的内存不是连续的,其次他还需要大量的实例化对象创造节点。虽然不一定节省空间,但链表结构也是非常优秀的数据结构,它能在你的程序设计中起着非常优秀的作用,例如可视化的链路追踪图,就是需要链表结构,并需要每个节点自旋一次,用于串联业务。程序的精髓往往就是数据结构的设计,这能为你的程序开发提供出非常高的效率改变。可能目前你还不能用到,但万一有一天你需要去造🚀火箭了呢?

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