LinkedList插入数据效率不一定比ArrayList高，源码分析+实验对比

时间：2018-08-25 14:37:39 阅读：200 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：赋值分享图片 strong node return 实验 next int turn

（一）结论

在尾部插入数据，数据量较小时LinkedList比较快，因为ArrayList要频繁扩容，当数据量大时ArrayList比较快，因为ArrayList扩容是当前容量*1.5，大容量扩容一次就能提供很多空间，当ArrayList不需扩容时效率明显比LinkedList高，因为直接数组元素赋值不需new Node
在首部插入数据，LinkedList较快，因为LinkedList遍历插入位置花费时间很小，而ArrayList需要将原数组所有元素进行一次System.arraycopy
插入位置越往中间，LinkedList效率越低，因为它遍历获取插入位置是从两头往中间搜，index越往中间遍历越久，因此ArrayList的插入效率可能会比LinkedList高
插入位置越往后，ArrayList效率越高，因为数组需要复制后移的数据少了，那么System.arraycopy就快了，因此在首部插入数据LinkedList效率比ArrayList高，尾部插入数据ArrayList效率比LinkedList高
LinkedList可以实现队列，栈等数据结构，这是它的优势

（二）在尾部插入数据

结论：当数据量越来越大时，ArrayList比LinkedList快

原因：当数据量大时，ArrayList每次扩容都能得到很大的新空间，解决了前期频繁扩容的劣势，而LinkedList虽然有尾指针，但是每次add都要将对象new成一个Node（而ArrayList直接数组对应位置元素赋值）

末尾插入源码：

ArrayList：如果超出容量需要扩容，不需扩容时直接数组元素赋值

    public boolean add(E e) {
        ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
        elementData[size++] = e;
        return true;
    }

LinkedList：用传入的值new一个Node对象，然后尾指针指向该新的Node

    public void addLast(E e) {
        linkLast(e);
    }

    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++;
    }

实验对比：

    public static void main(String[] argv) {
        LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<Integer>();
        ArrayList<Integer> arrayList = new ArrayList<Integer>();
        Long start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            linkedList.addLast(i);

        }
        Long end = System.nanoTime();
        System.out.println("LinkedList消耗时间:" + (end - start));

        start = System.nanoTime();
        for (int i = 0; i < 100000; i++) {
            arrayList.add(i);
        }
        end = System.nanoTime();
        System.out.println("ArrayList消耗时间:" + (end - start));
    }

技术分享图片

（三）指定位置插入数据

（1）源码对比

ArrayList：性能主要在于扩容和数组复制，而当size很大时扩容影响就会减少

判断index是否合法
判断是否需要扩容
数组复制，从index开始把后面的数组元素全部复制到相对后一位的位置，该方法是native方法而且是连续内存复制问题，因此性能影响也没想象中的大
将element赋值给数组index元素

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

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

LinkedList：性能主要在于遍历链表查找index

判断是否超过链表长度，超过则抛错误
如果是插入最后的位置直接使用linkLast方法而不必去遍历查询对应位置
node方法寻找index所指向的Node，首先判断index是否大于size/2，大于则从末尾往前找，小于则从0开始往后找
找到之后就是new一个node对象，设置指针的问题

    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)) {
            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;
        }
    }

    void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
        // assert succ != null;
        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++;
    }