本系列文章经补充和完善，已修订整理成书《Java编程的逻辑》，由机械工业出版社华章分社出版，于2018年1月上市热销，读者好评如潮！各大网店和书店有售，欢迎购买，京东自营链接：http://item.jd.com/12299018.html
上节我们介绍了ArrayList，ArrayList随机访问效率很高，但插入和删除性能比较低，我们提到了同样实现了List接口的LinkedList，它的特点与ArrayList几乎正好相反，本节我们就来详细介绍LinkedList。
除了实现了List接口外，LinkedList还实现了Deque和Queue接口，可以按照队列、栈和双端队列的方式进行操作，本节会介绍这些用法，同时介绍其实现原理。
我们先来看它的用法。
用法
构造方法
LinkedList的构造方法与ArrayList类似，有两个，一个是默认构造方法，另外一个可以接受一个已有的Collection，如下所示：
public LinkedList() public LinkedList(Collection<? extends E> c)
比如，可以这么创建：
List<String> list = new LinkedList<>(); List<String> list2 = new LinkedList<>( Arrays.asList(new String[]{"a","b","c"}));
List接口
LinkedList与ArrayList一样，同样实现了List接口，而List接口扩展了Collection接口，Collection又扩展了Iterable接口，所有这些接口的方法都是可以使用的，使用方法与上节介绍的一样，本节就不再赘述了。
队列 (Queue)
LinkedList还实现了队列接口Queue，所谓队列就类似于日常生活中的各种排队，特点就是先进先出，在尾部添加元素，从头部删除元素，它的接口定义为：
public interface Queue<E> extends Collection<E> { boolean add(E e); boolean offer(E e); E remove(); E poll(); E element(); E peek(); }
Queue扩展了Collection，它的主要操作有三个：
- 在尾部添加元素 (add, offer)
- 查看头部元素 (element, peek)，返回头部元素，但不改变队列
- 删除头部元素 (remove, poll)，返回头部元素，并且从队列中删除
每种操作都有两种形式，有什么区别呢？区别在于，对于特殊情况的处理不同。特殊情况是指，队列为空或者队列为满，为空容易理解，为满是指队列有长度大小限制，而且已经占满了。LinkedList的实现中，队列长度没有限制，但别的Queue的实现可能有。
在队列为空时，element和remove会抛出异常NoSuchElementException，而peek和poll返回特殊值null，在队列为满时，add会抛出异常IllegalStateException，而offer只是返回false。
把LinkedList当做Queue使用也很简单，比如，可以这样：
Queue<String> queue = new LinkedList<>(); queue.offer("a"); queue.offer("b"); queue.offer("c"); while(queue.peek()!=null){ System.out.println(queue.poll()); }
输出为：
a
b
c
栈
我们在介绍函数调用原理的时候介绍过栈，栈也是一种常用的数据结构，与队列相反，它的特点是先进后出、后进先出，类似于一个储物箱，放的时候是一件件往上放，拿的时候则只能从上面开始拿。
Java中有一个类Stack，用于表示栈，但这个类已经过时了，我们不再介绍，Java中没有单独的栈接口，栈相关方法包括在了表示双端队列的接口Deque中，主要有三个方法：
void push(E e); E pop(); E peek();
解释下：
- push表示入栈，在头部添加元素，栈的空间可能是有限的，如果栈满了，push会抛出异常IllegalStateException。
- pop表示出栈，返回头部元素，并且从栈中删除，如果栈为空，会抛出异常NoSuchElementException。
- peek查看栈头部元素，不修改栈，如果栈为空，返回null。
把LinkedList当做栈使用也很简单，比如，可以这样：
Deque<String> stack = new LinkedList<>(); stack.push("a"); stack.push("b"); stack.push("c"); while(stack.peek()!=null){ System.out.println(stack.pop()); }
输出为：
c
b
a
双端队列 (Deque)
栈和队列都是在两端进行操作，栈只操作头部，队列两端都操作，但尾部只添加、头部只查看和删除，有一个更为通用的操作两端的接口Deque，Deque扩展了Queue，包括了栈的操作方法，此外，它还有如下更为明确的操作两端的方法：
void addFirst(E e); void addLast(E e); E getFirst(); E getLast(); boolean offerFirst(E e); boolean offerLast(E e); E peekFirst(); E peekLast(); E pollFirst(); E pollLast(); E removeFirst(); E removeLast();
xxxFirst操作头部，xxxLast操作尾部。与队列类似，每种操作有两种形式，区别也是在队列为空或满时，处理不同。为空时，getXXX/removeXXX会抛出异常，而peekXXX/pollXXX会返回null。队列满时，addXXX会抛出异常，offerXXX只是返回false。
栈和队列只是双端队列的特殊情况，它们的方法都可以使用双端队列的方法替代，不过，使用不同的名称和方法，概念上更为清晰。
Deque接口还有一个迭代器方法，可以从后往前遍历
Iterator<E> descendingIterator();
比如，看如下代码：
Deque<String> deque = new LinkedList<>( Arrays.asList(new String[]{"a","b","c"})); Iterator<String> it = deque.descendingIterator(); while(it.hasNext()){ System.out.print(it.next()+" "); }
输出为
c b a
用法小结
LinkedList的用法是比较简单的，与ArrayList用法类似，支持List接口，只是，LinkedList增加了一个接口Deque，可以把它看做队列、栈、双端队列，方便的在两端进行操作。
如果只是用作List，那应该用ArrayList还是LinkedList呢？我们需要了解下LinkedList的实现原理。
实现原理
内部组成
我们知道，ArrayList内部是数组，元素在内存是连续存放的，但LinkedList不是。LinkedList直译就是链表，确切的说，它的内部实现是双向链表，每个元素在内存都是单独存放的，元素之间通过链接连在一起，类似于小朋友之间手拉手一样。
为了表示链接关系，需要一个节点的概念，节点包括实际的元素，但同时有两个链接，分别指向前一个节点(前驱)和后一个节点(后继)，节点是一个内部类，具体定义为：
private static class Node<E> { E item; Node<E> next; Node<E> prev; Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) { this.item = element; this.next = next; this.prev = prev; } }
Node类表示节点，item指向实际的元素，next指向下一个节点，prev指向前一个节点。
LinkedList内部组成就是如下三个实例变量：
transient int size = 0; transient Node<E> first; transient Node<E> last;
我们暂时忽略transient关键字，size表示链表长度，默认为0，first指向头节点，last指向尾节点，初始值都为null。
LinkedList的所有public方法内部操作的都是这三个实例变量，具体是怎么操作的？链接关系是如何维护的？我们看一些主要的方法，先来看add方法。
Add方法
add方法的代码为：
public boolean add(E e) { linkLast(e); return true; }
主要就是调用了linkLast，它的代码为：
void linkLast(E e) { final Node<E> l = last; final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null); last = newNode; if (l == null) first = newNode; else l.next = newNode; size++; modCount++; }
代码的基本步骤是：
1. 创建一个新的节点newNode。prev指向原来的尾节点，如果原来链表为空，则为null。代码为：
Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
2. 修改尾节点last，指向新的最后节点newNode。代码为：
last = newNode;
3. 修改前节点的后向链接，如果原来链表为空，则让头节点指向新节点，否则让前一个节点的next指向新节点。代码为：
if (l == null) first = newNode; else l.next = newNode;
4. 增加链表大小。代码为：
size++
modCount++的目的与ArrayList是一样的，记录修改次数，便于迭代中间检测结构性变化。
我们通过一些图示来更清楚的看一下，比如说，代码为：
List<String> list = new LinkedList<String>(); list.add("a"); list.add("b");
执行完第一行后，内部结构如下所示：
添加完"a"后，内部结构如下所示：
添加完"b"后，内部结构如下所示：
可以看出，与ArrayList不同，LinkedList的内存是按需分配的，不需要预先分配多余的内存，添加元素只需分配新元素的空间，然后调节几个链接即可。
根据索引访问元素 get
添加了元素，如果根据索引访问元素呢？我们看下get方法的代码：
public E get(int index) { checkElementIndex(index); return node(index).item; }
checkElementIndex检查索引位置的有效性，如果无效，抛出异常，代码为：
private void checkElementIndex(int index) { if (!isElementIndex(index)) throw new IndexOutOfBoundsException(outOfBoundsMsg(index)); } private boolean isElementIndex(int index) { return index >= 0 && index < size; }
如果index有效，则调用node方法查找对应的节点，其item属性就指向实际元素内容，node方法的代码为：
Node<E> node(int 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; } }
size>>1等于size/2，如果索引位置在前半部分 (index<(size>>1))，则从头节点开始查找，否则，从尾节点开始查找。
可以看出，与ArrayList明显不同，ArrayList中数组元素连续存放，可以直接随机访问，而在LinkedList中，则必须从头或尾，顺着链接查找，效率比较低。
根据内容查找元素
我们看下indexOf的代码：
public int indexOf(Object o) { int index = 0; if (o == null) { for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) { if (x.item == null) return index; index++; } } else { for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) { if (o.equals(x.item)) return index; index++; } } return -1; }
代码也很简单，从头节点顺着链接往后找，如果要找的是null，则找第一个item为null的节点，否则使用equals方法进行比较。
插入元素
add是在尾部添加元素，如果在头部或中间插入元素呢？可以使用如下方法：
public void add(int index, E element)
它的代码是：
public void add(int index, E element) { checkPositionIndex(index); if (index == size) linkLast(element); else linkBefore(element, node(index)); }
如果index为size，添加到最后面，一般情况，是插入到index对应节点的前面，调用方法为linkBefore，它的代码为：
void linkBefore(E e, Node<E> succ) { final Node<E> pred = succ.prev; final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ); succ.prev = newNode; if (pred == null) first = newNode; else pred.next = newNode; size++; modCount++; }
参数succ表示后继节点。变量pred就表示前驱节点。目标就是在pred和succ中间插入一个节点。插入步骤是：
1. 新建一个节点newNode，前驱为pred，后继为succ。代码为：
Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
2. 让后继的前驱指向新节点。代码为：
succ.prev = newNode;
3. 让前驱的后继指向新节点，如果前驱为空，修改头节点指向新节点。代码为：
if (pred == null) first = newNode; else pred.next = newNode;
4. 增加长度。
我们通过图示来更清楚的看下，还是上面的例子，比如，添加一个元素：
list.add(1, "c");
图示结构会变为：
可以看出，在中间插入元素，LinkedList只需按需分配内存，修改前驱和后继节点的链接，而ArrayList则可能需要分配很多额外空间，且移动所有后续元素。
删除元素
我们再来看删除元素，代码为：
public E remove(int index) { checkElementIndex(index); return unlink(node(index)); }
通过node方法找到节点后，调用了unlink方法，代码为：
E unlink(Node<E> x) { final E element = x.item; final Node<E> next = x.next; final Node<E> 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; }
删除x节点，基本思路就是让x的前驱和后继直接链接起来，next是x的后继，prev是x的前驱，具体分为两步：
- 第一步是让x的前驱的后继指向x的后继。如果x没有前驱，说明删除的是头节点，则修改头节点指向x的后继。
- 第二步是让x的后继的前驱指向x的前驱。如果x没有后继，说明删除的是尾节点，则修改尾节点指向x的前驱。
我们再通过图示看下，还是上面的例子，如果删除一个元素：
list.remove(1);
图示结构会变为：
原理小结
以上，我们介绍了LinkedList的内部组成，以及几个主要方法的实现代码，其他方法的原理也都类似，我们就不赘述了。
前面我们提到，对于队列、栈和双端队列接口，长度可能有限制，LinkedList实现了这些接口，不过LinkedList对长度并没有限制。
LinkedList特点分析
LinkedList内部是用双向链表实现的，维护了长度、头节点和尾节点，这决定了它有如下特点：
- 按需分配空间，不需要预先分配很多空间
- 不可以随机访问，按照索引位置访问效率比较低，必须从头或尾顺着链接找，效率为O(N/2)。
- 不管列表是否已排序，只要是按照内容查找元素，效率都比较低，必须逐个比较，效率为O(N)。
- 在两端添加、删除元素的效率很高，为O(1)。
- 在中间插入、删除元素，要先定位，效率比较低，为O(N)，但修改本身的效率很高，效率为O(1)。
理解了LinkedList和ArrayList的特点，我们就能比较容易的进行选择了，如果列表长度未知，添加、删除操作比较多，尤其经常从两端进行操作，而按照索引位置访问相对比较少，则LinkedList就是比较理想的选择。
小结
本节详细介绍了LinkedList，先介绍了用法，然后介绍了实现原理，最后我们分析了LinkedList的特点，并与ArrayList进行了比较。
用法上，LinkedList是一个List，但也实现了Deque接口，可以作为队列、栈和双端队列使用。实现原理上，内部是一个双向链表，并维护了长度、头节点和尾节点。
无论是ArrayList还是LinkedList，按内容查找元素的效率都很低，都需要逐个进行比较，有没有更有效的方式呢？
----------------
未完待续，查看最新文章，敬请关注微信公众号“老马说编程”(扫描下方二维码)，从入门到高级，深入浅出，老马和你一起探索Java编程及计算机技术的本质。用心原创，保留所有版权。
