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  • ArrayList和LinkedList 查询/插入

    前面已经学习完了List部分的源码,主要是ArrayList和LinkedList两部分内容,这一节主要总结下List部分的内容。

    List概括
            先来回顾一下List在Collection中的的框架图:

        从图中我们可以看出:

            1. List是一个接口,它继承与Collection接口,代表有序的队列。

            2. AbstractList是一个抽象类,它继承与AbstractCollection。AbstractList实现了List接口中除了size()、get(int location)之外的方法。

            3. AbstractSequentialList是一个抽象类,它继承与AbstrctList。AbstractSequentialList实现了“链表中,根据index索引值操作链表的全部方法”。

            4. ArrayList、LinkedList、Vector和Stack是List的四个实现类,其中Vector是基于JDK1.0,虽然实现了同步,但是效率低,已经不用了,Stack继承与Vector,所以不再赘述。

            5. LinkedList是个双向链表,它同样可以被当作栈、队列或双端队列来使用。

    ArrayList和LinkedList区别
        我们知道,通常情况下,ArrayList和LinkedList的区别有以下几点:
            1. ArrayList是实现了基于动态数组的数据结构,而LinkedList是基于链表的数据结构;

            2. 对于随机访问get和set,ArrayList要优于LinkedList,因为LinkedList要移动指针;

           3. 对于添加和删除操作add和remove,一般大家都会说LinkedList要比ArrayList快,因为ArrayList要移动数据。但是实际情况并非这样,对于添加或删除,LinkedList和ArrayList并不能明确说明谁快谁慢,下面会详细分析。

            我们结合之前分析的源码,来看看为什么是这样的:

            ArrayList中的随机访问、添加和删除部分源码如下:

    //获取index位置的元素值
    public E get(int index) {
    rangeCheck(index); //首先判断index的范围是否合法

    return elementData(index);
    }

    //将index位置的值设为element,并返回原来的值
    public E set(int index, E element) {
    rangeCheck(index);

    E oldValue = elementData(index);
    elementData[index] = element;
    return oldValue;
    }

    //将element添加到ArrayList的指定位置
    public void add(int index, E element) {
        rangeCheckForAdd(index);

        ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
        //将index以及index之后的数据复制到index+1的位置往后,即从index开始向后挪了一位
        System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                         size - index);
        elementData[index] = element; //然后在index处插入element
        size++;
    }

    //删除ArrayList指定位置的元素
    public E remove(int index) {
        rangeCheck(index);

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

        int numMoved = size - index - 1;
        if (numMoved > 0)
            //向左挪一位,index位置原来的数据已经被覆盖了
            System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                             numMoved);
        //多出来的最后一位删掉
        elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work

        return oldValue;
    }
        LinkedList中的随机访问、添加和删除部分源码如下:
    //获得第index个节点的值
    public E get(int index) {
    checkElementIndex(index);
    return node(index).item;
    }

    //设置第index元素的值
    public E set(int index, E element) {
    checkElementIndex(index);
    Node<E> x = node(index);
    E oldVal = x.item;
    x.item = element;
    return oldVal;
    }

    //在index个节点之前添加新的节点
    public void add(int index, E element) {
    checkPositionIndex(index);

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

    //删除第index个节点
    public E remove(int index) {
    checkElementIndex(index);
    return unlink(node(index));
    }

    //定位index处的节点
    Node<E> node(int index) {
    // assert isElementIndex(index);
    //index<size/2时,从头开始找
    if (index < (size >> 1)) {
    Node<E> x = first;
    for (int i = 0; i < index; i++)
    x = x.next;
    return x;
    } else { //index>=size/2时,从尾开始找
    Node<E> x = last;
    for (int i = size - 1; i > index; i--)
    x = x.prev;
    return x;
    }
    }
            从源码可以看出,ArrayList想要get(int index)元素时,直接返回index位置上的元素,而LinkedList需要通过for循环进行查找,虽然LinkedList已经在查找方法上做了优化,比如index < size / 2,则从左边开始查找,反之从右边开始查找,但是还是比ArrayList要慢。这点是毋庸置疑的。
            ArrayList想要在指定位置插入或删除元素时,主要耗时的是System.arraycopy动作,会移动index后面所有的元素;LinkedList主耗时的是要先通过for循环找到index,然后直接插入或删除。这就导致了两者并非一定谁快谁慢,下面通过一个测试程序来测试一下两者插入的速度:
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Collections;
    import java.util.LinkedList;
    import java.util.List;
    /*
    * @description 测试ArrayList和LinkedList插入的效率
    * @eson_15
    */
    public class ArrayOrLinked {
    static List<Integer> array=new ArrayList<Integer>();
    static List<Integer> linked=new LinkedList<Integer>();

    public static void main(String[] args) {

    //首先分别给两者插入10000条数据
    for(int i=0;i<10000;i++){
    array.add(i);
    linked.add(i);
    }
    //获得两者随机访问的时间
    System.out.println("array time:"+getTime(array));
    System.out.println("linked time:"+getTime(linked));
    //获得两者插入数据的时间
    System.out.println("array insert time:"+insertTime(array));
    System.out.println("linked insert time:"+insertTime(linked));

    }
    public static long getTime(List<Integer> list){
    long time=System.currentTimeMillis();
    for(int i = 0; i < 10000; i++){
    int index = Collections.binarySearch(list, list.get(i));
    if(index != i){
    System.out.println("ERROR!");
    }
    }
    return System.currentTimeMillis()-time;
    }

    //插入数据
    public static long insertTime(List<Integer> list){
    /*
    * 插入的数据量和插入的位置是决定两者性能的主要方面,
    * 我们可以通过修改这两个数据,来测试两者的性能
    */
    long num = 10000; //表示要插入的数据量
    int index = 1000; //表示从哪个位置插入
    long time=System.currentTimeMillis();
    for(int i = 1; i < num; i++){
    list.add(index, i);
    }
    return System.currentTimeMillis()-time;

    }

    }
            主要有两个因素决定他们的效率,插入的数据量和插入的位置。我们可以在程序里改变这两个因素来测试它们的效率。
            当数据量较小时,测试程序中,大约小于30的时候,两者效率差不多,没有显著区别;当数据量较大时,大约在容量的1/10处开始,LinkedList的效率就开始没有ArrayList效率高了,特别到一半以及后半的位置插入时,LinkedList效率明显要低于ArrayList,而且数据量越大,越明显。比如我测试了一种情况,在index=1000的位置(容量的1/10)插入10000条数据和在index=5000的位置以及在index=9000的位置插入10000条数据的运行时间如下:

    在index=1000出插入结果:
    array time:4
    linked time:240
    array insert time:20
    linked insert time:18

    在index=5000处插入结果:
    array time:4
    linked time:229
    array insert time:13
    linked insert time:90

    在index=9000处插入结果:
    array time:4
    linked time:237
    array insert time:7
    linked insert time:92
            从运行结果看,LinkedList的效率是越来越差。
            所以当插入的数据量很小时,两者区别不太大,当插入的数据量大时,大约在容量的1/10之前,LinkedList会优于ArrayList,在其后就劣与ArrayList,且越靠近后面越差。所以个人觉得,一般首选用ArrayList,由于LinkedList可以实现栈、队列以及双端队列等数据结构,所以当特定需要时候,使用LinkedList,当然咯,数据量小的时候,两者差不多,视具体情况去选择使用;当数据量大的时候,如果只需要在靠前的部分插入或删除数据,那也可以选用LinkedList,反之选择ArrayList反而效率更高。
    ————————————————
    版权声明:本文为CSDN博主「eson_15」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
    原文链接:https://blog.csdn.net/eson_15/article/details/51145788

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