java集合之List源码解析

List是java重要的数据结构之一，我们经常接触到的有ArrayList、Vector和LinkedList三种，他们都继承来自java.util.Collection接口，类图如下

接下来，我们对比下这三种List的实现和不同：

一、基本实现

1、ArrayList和Vector使用了数组实现，可以认为它们封装了对内部数组的操作；它们两个底层的实现基本可以认为是一致的，主要的一点区别在于对多线程的支持上面。ArrayList没有对内部的方法做线程的同步，它不是线程安全的，而Vector内部做了线程同步，是线程安全的。

2、LinkedList使用了双向链表数据结构，与基于数组实现的ArrayList和Vector相比，这是一种不同的实现方式，这也决定了他们不同的应用场景。LinkedList链表由一系列列表项构成，一个表项包含三个部分：元素内容、前驱表项和后驱表项，如下图所示

     

在JDK的实现中，增加了两个节点指针first、last分别指向首尾节点

 

二、不同之处

在这里我们主要对比下ArrayList与LinkedList的不同之处

1、增加元素到列表尾端：

在ArrayList中增加元素到列表尾端

    public boolean add(E e) {
        ensureCapacityInternal(size + 1);  // 确保内部数组有足够的空间
        elementData[size++] = e; //将元素加入到数组的末尾，完成添加
        return true;
    }

在这个过程当时，add的性能主要是由ensureCapacityInternal方法的实现，我们继续往下跟踪代码

    private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
        ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity));
    }

    private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {
        if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
            return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
        }
        return minCapacity;
    }

    private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
        modCount++;

        // overflow-conscious code
        if (minCapacity - elementData.length > 0)
            grow(minCapacity);
    }

    private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        int oldCapacity = elementData.length;
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }

calculateCapacity方法会根据你对ArrayList初始化的不同，对当前elmentData这个初始化数组进行非空判断。如果它是一个空数组，则返回ArrayList默认容量（10）和所需最小容量(minCapacity)比较的最大值，如果不为空则直接返回所需最小容量。接下来在ensureExplicitCapacity方法中判断，如果所需容量大于当前对象数组的长度则调用grow方法对数组进行扩容。

在这里我们可以看到如果ArrayList容量满足需求时，add()其实就是直接对数组进行赋值，性能很高。而当ArraList容量无法满足要求扩容时，需要对之前的数组进行复制操作。因此合理的数组大小有助于减少数组的扩容次数，如果使用时能够预估ArrayList数组大小，并进行初始化，指定容量大小对性能会有所提升。

在LinkedList中增加元素到列表尾端

    //尾端插入，即将节点值为e的节点设置为链表的尾节点
    void linkLast(E e) {
        final Node<E> l = last;
        //构建一个前驱prev值为l,节点值为e,后驱next值为null的新节点newNode
        final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
        //将newNode作为尾节点
        last = newNode;
        //如果原尾节点为null，即原链表为null，则链表首节点也设置为newNode
        if (l == null)
            first = newNode; 
        else  //否则，原尾节点的next设置为newNode
            l.next = newNode;
        size++;
        modCount++;
    }

LinkedList由于使用了链表结构，因此不需要维护容量的大小，这是相比ArrayList的优势。但每次元素的增加都需要新建一个node对象，并进行更多的赋值操作。在大数据量频繁的调用过程中，对性能会有所影响。

2、增加元素到任意位置：

void add(int index, E element)

 由于实现上的不同，ArrayList和LinkedList在这个方法上存在存在一定的性能差异。由于ArrayList是基于数组实现的，而数组是一块连续的内存空间，如果在数组的任意位置插入元素，必然导致在该位置后的所有元素需要重新排列，因此效率会比较低。

ArrayList代码实现如下：

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

        ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
        //数组复制
        System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                         size - index);
        elementData[index] = element;
        size++;
    }

可以看到，ArrayList每次插入操作，都会进行一次数组复制。并且插入的元素在List中位置越靠前，数组重组的开销也越大。

再开LinkedList代码实现

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

        if (index == size)
            linkLast(element);
        else
            linkBefore(element, node(index));
    }

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

        if (index < (size >> 1)) { //元素位于前半段
            Node<E> x = first;
            for (int i = 0; i < index; i++)
                x = x.next;
            return x;
        } else {  //元素位于后半段
            Node<E> x = last;
            for (int i = size - 1; i > index; i--)
                x = x.prev;
            return x;
        }
    }
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
    // assert succ != null;
    //指定节点的前驱prev
    final Node<E> pred = succ.prev;
    //当前节点的前驱为指点节点的前驱，后继为指定的节点
    final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
    //更新指定节点的前驱为当前节点
    succ.prev = newNode;
    //更新前驱节点的后继
    if (pred == null)
        first = newNode;
    else
        pred.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

LinkedList中定位一个节点需要遍历链表，如果新增的位置处于List的前半段，则从前往后找；若其位置处于后半段，则从后往前找。因此指定操作元素的位置越靠前或这靠后，效率都是非常高效的。但如果位置越靠中间，需要遍历半个List，效率较低。因此LinkedList中定位一个节点需要遍历链表，所以下标有关的插入、删除时间复杂度都变为O(n) ；

3、删除任意位置元素

 public E remove(int index) 

对ArrayList来说，remove()方法和add()方法是相同的，在删除指定位置元素后，都要对数组进行重组。代码如下

    public E remove(int index) {
        rangeCheck(index);

        modCount++;
        E oldValue = elementData(index);

        int numMoved = size - index - 1;
        if (numMoved > 0)
            //移动数组
            System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                             numMoved);
        elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work

        return oldValue;
    }

可见，在进行一次有效删除后，都要进行数组的重组。并且跟add()指定位置的元素一样，删除元素的位置越靠前，重组时的开销就越大，删除的元素位置越靠后，开销越小

再看LinkedList中代码的实现如下

    public E remove(int index) {
        checkElementIndex(index);
        return unlink(node(index));
    }

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

        if (index < (size >> 1)) { //位置位于前半段
            Node<E> x = first;
            for (int i = 0; i < index; i++)
                x = x.next;
            return x;
        } else { //位置位于后半段
            Node<E> x = last;
            for (int i = size - 1; i > index; i--)
                x = x.prev;
            return x;
        }
    }

  E unlink(Node<E> x) {
    // assert x != null;
    final E element = x.item;
    final Node<E> next = x.next; //当前节点的后继
    final Node<E> prev = x.prev; //当前节点的前驱

    if (prev == null) {
        first = next;
    } else {
        prev.next = next; //更新前驱节点的后继为当前节点的后继
        x.prev = null;
    }

    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        next.prev = prev; //更新后继节点的前驱为当前节点的前驱
        x.next = null;
    }

    x.item = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
} 

可见跟之前的插入任意位置一样，LinkedList中定位一个节点需要遍历链表，效率跟删除的元素的具体位置有关，所以删除任意位置元素时间复杂度也为O(n) ；

4、随机访问

  public E get(int index)

首先看ArrayList的实现代码如下

    public E get(int index) {
        rangeCheck(index);

        return elementData(index);
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    E elementData(int index) {
        return (E) elementData[index];
    }

可见ArrayList随机访问是直接读取数组第几个下标，效率很高。

LinkedList实现代码如下

    public E get(int index) {
        checkElementIndex(index);
        return node(index).item;
    }

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

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

相反LinkedList随机访问，每次都需要遍历半个List确定元素位置，效率较低。

5、总结

通过比较与分析ArrayList与LinkList两种不同实现的的List的功能代码后，我个人感觉两种List的具体使用真的要看实际的业务场景，有些具体的功能如新增删除等操作根据实际情况，效率不可一概而论。在这里进行简单的分析只是为了个人加强理解，如有不正确的地方还望指出与海涵。

 参考资料：《Java程序性能优化》

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