说一下 ArrayList 和 LinkedList 的区别?

说一下 ArrayList 和 LinkedList 的区别?本文已收录到 AndroidFamily,技术和职场问题,请关注公众号 [彭旭锐] 提问。前言大家好,我是小彭。在上一篇文章里,我们聊到了基于动

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前言

大家好,我是小彭。

在上一篇文章里,我们聊到了基于动态数组 ArrayList 线性表,今天我们来讨论一个基于链表的线性表 —— LinkedList。


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思维导图:

说一下 ArrayList 和 LinkedList 的区别?


1. LinkedList 的特点

1.1 说一下 ArrayList 和 LinkedList 的区别?

  • 1、数据结构: 在数据结构上,ArrayList 和 LinkedList 都是 “线性表”,都继承于 JavaList 接口。另外 LinkedList 还实现了 Java 的 Deque 接口,是基于链表的栈或队列,与之对应的是 ArrayDeque 基于数组的栈或队列;
  • 2、线程安全: ArrayList 和 LinkedList 都不考虑线程同步,不保证线程安全;
  • 3、底层实现: 在底层实现上,ArrayList 是基于动态数组的,而 LinkedList 是基于双向链表的。事实上,它们很多特性的区别都是因为底层实现不同引起的。比如说:
  1. 在遍历速度上: 数组是一块连续内存空间,基于局部性原理能够更好地命中 CPU 缓存行,而链表是离散的内存空间对缓存行不友好;
  2. 在访问速度上: 数组是一块连续内存空间,支持 O(1) 时间复杂度随机访问,而链表需要 O(n) 时间复杂度查找元素;
  3. 在添加和删除操作上: 如果是在数组的末尾操作只需要 O(1) 时间复杂度,但在数组中间操作需要搬运元素,所以需要 O(n)时间复杂度,而链表的删除操作本身只是修改引用指向,只需要 O(1) 时间复杂度(如果考虑查询被删除节点的时间,复杂度分析上依然是 O(n),在工程分析上还是比数组快);
  4. 额外内存消耗上: ArrayList 在数组的尾部增加了闲置位置,而 LinkedList 在节点上增加了前驱和后继指针。

1.2 LinkedList 的多面人生

在数据结构上,LinkedList 不仅实现了与 ArrayList 相同的 List 接口,还实现了 Deque 接口(继承于 Queue 接口)。

Deque 接口表示一个双端队列(Double Ended Queue),允许在队列的首尾两端操作,所以既能实现队列行为,也能实现栈行为。

Queue 接口:

拒绝策略抛异常返回特殊值入队(队尾)add(e)offer(e)出队(队头)remove()poll()观察(队头)element()peek()

Queue 的 API 可以分为 2 类,区别在于方法的拒绝策略上:

  • 抛异常:向空队列取数据,会抛出 NoSuchElementException 异常;向容量满的队列加数据,会抛出 IllegalStateException 异常。
  • 返回特殊值:向空队列取数据,会返回 null;向容量满的队列加数据,会返回 false。

Deque 接口:

Java 没有提供标准的栈接口(很好奇为什么不提供),而是放在 Deque 接口中:

拒绝策略抛异常等价于入栈push(e)addFirst(e)出栈pop()removeFirst()观察(栈顶)peek()peekFirst()

除了标准的队列和栈行为,Deque 接口还提供了 12 个在两端操作的方法:

拒绝策略抛异常返回值增加addFirst(e)/ addLast(e)offerFirst(e)/ offerLast(e)删除removeFirst()/ removeLast()pollFirst()/ pollLast()观察getFirst()/ getLast()peekFirst()/ peekLast()


2. LinkedList 源码分析

这一节,我们来分析 LinkedList 中主要流程的源码。

2.1 LinkedList 的属性

  • LinkedList 底层是一个 Node 双向链表,Node 节点中会持有数据 E 以及 prev 与next 两个指针;
  • LinkedList 用 firstlast 指针指向链表的头尾指针。

LinkedList 的属性很好理解的,不出意外的话又有小朋友出来举手提问了:

  • ‍♀️ 疑问 1:为什么字段都不声明 private 关键字?

这个问题直接回答吧。我的理解是:因为内部类在编译后会生成独立的 Class 文件,如果外部类的字段是 private 类型,那么编译器就需要通过方法调用,而 non-private 字段就可以直接访问字段。

  • ‍♀️ 疑问 2:为什么字段都声明 transient 关键字?

这个问题我们在分析源码的过程中回答。

疑问比 ArrayList 少很多,LinkedList 真香(还是别高兴得太早吧)。

public class LinkedList<E> extends AbstractSequentialList<E> implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable { // 疑问 1:为什么字段都不声明 private 关键字? // 疑问 2:为什么字段都声明 transient 关键字? // 元素个数 transient int size = 0; // 头指针 transient Node<E> first; // 尾指针 transient Node<E> last; // 链表节点 private static class Node<E> { // 节点数据 // (类型擦除后:Object item;) E item; // 前驱指针 Node<E> next; // 后继指针 Node<E> prev; Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) { this.item = element; this.next = next; this.prev = prev; } } } 

2.2 LinkedList 的构造方法

LinkedList 有 2 个构造方法:

  • 1、无参构造方法: no-op;
  • 2、带集合的构造: 在链表末尾添加整个集合,内部调用了 addAll 方法将整个集合添加到数组的末尾。
// 无参构造方法 public LinkedList() { } // 带集合的构造方法 public LinkedList(Collection<? extends E> c) { this(); addAll(c); } // 在链表尾部添加集合 public boolean addAll(Collection<? extends E> c) { // 索引为 size,等于在链表尾部添加 return addAll(size, c); } 

2.3 LinkedList 的添加方法

LinkedList 提供了非常多的 addXXX 方法,内部都是调用一系列 linkFirstlinkLastlinkBefore 完成的。如果在链表中间添加节点时,会用到 node(index) 方法查询指定位置的节点。

其实,我们会发现所有添加的逻辑都可以用 6 个步骤概括:

  • 步骤 1: 找到插入位置的后继节点(在头部插入就是 first,在尾部插入就是 null);
  • 步骤 2: 构造新节点;
  • 步骤 3: 将新节点的 prev 指针指向前驱节点(在头部插入就是 null,在尾部插入就是 last);
  • 步骤 4: 将新节点的 next 指针指向后继节点(在头部插入就是 first,在尾部插入就是 null);
  • 步骤 5: 将前驱节点的 next 指针指向新节点(在头部插入没有这个步骤);
  • 步骤 6: 将后继节点的 prev 指针指向新节点(在尾部插入没有这个步骤)。

分析一下添加方法的时间复杂度,区分在链表两端或中间添加元素的情况共:

  • 如果是在链表首尾两端添加: 只需要 O(1) 时间复杂度;
  • 如果在链表中间添加: 由于需要定位到添加位置的前驱和后继节点,所以需要 O(n) 时间复杂度。如果事先已经获得了添加位置的节点,就只需要 O(1) 时间复杂度。

添加方法

public void addFirst(E e) { linkFirst(e); } public void addLast(E e) { linkLast(e); } public boolean add(E e) { linkLast(e); return true; } public void add(int index, E element) { checkPositionIndex(index); if (index == size) // 在尾部添加 linkLast(element); else // 在指定位置添加 linkBefore(element, node(index)); } public boolean addAll(Collection<? extends E> c) { return addAll(size, c); } // 在链表头部添加 private void linkFirst(E e) { // 1. 找到插入位置的后继节点(first) final Node<E> f = first; // 2. 构造新节点 // 3. 将新节点的 prev 指针指向前驱节点(null) // 4. 将新节点的 next 指针指向后继节点(f) // 5. 将前驱节点的 next 指针指向新节点(前驱节点是 null,所以没有这个步骤) final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f); // 修改 first 指针 first = newNode; if (f == null) // f 为 null 说明首个添加的元素,需要修改 last 指针 last = newNode; else // 6. 将后继节点的 prev 指针指向新节点 f.prev = newNode; size++; modCount++; } // 在链表尾部添加 void linkLast(E e) { final Node<E> l = last; // 1. 找到插入位置的后继节点(null) // 2. 构造新节点 // 3. 将新节点的 prev 指针指向前驱节点(l) // 4. 将新节点的 next 指针指向后继节点(null) final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null); // 修改 last 指针 last = newNode; if (l == null) // l 为 null 说明首个添加的元素,需要修改 first 指针 first = newNode; else // 5. 将前驱节点的 next 指针指向新节点 l.next = newNode; // 6. 将后继节点的 prev 指针指向新节点(后继节点是 null,所以没有这个步骤) size++; modCount++; } // 在指定节点前添加 // 1. 找到插入位置的后继节点 void linkBefore(E e, Node<E> succ) { final Node<E> pred = succ.prev; // 2. 构造新节点 // 3. 将新节点的 prev 指针指向前驱节点(pred) // 4. 将新节点的 next 指针指向后继节点(succ) final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ); succ.prev = newNode; if (pred == null) first = newNode; else // 5. 将前驱节点的 next 指针指向新节点 pred.next = newNode; size++; modCount++; } // 在指定位置添加整个集合元素 // index 为 0:在链表头部添加 // index 为 size:在链表尾部添加 public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) { checkPositionIndex(index); // 事实上,c.toArray() 的实际类型不一定是 Object[],有可能是 String[] 等 // 不过,我们是通过 Node中的item 承接的,所以不用担心 ArrayList 中的 ArrayStoreException 问题 Object[] a = c.toArray(); // 添加的数组为空,跳过 int numNew = a.length; if (numNew == 0) return false; // 1. 找到插入位置的后继节点 // pred:插入位置的前驱节点 // succ:插入位置的后继节点 Node<E> pred, succ; if (index == size) { succ = null; pred = last; } else { // 找到 index 位置原本的节点,插入后变成后继节点 succ = node(index); pred = succ.prev; } // 插入集合元素 for (Object o : a) { E e = (E) o; // 2. 构造新节点 // 3. 将新节点的 prev 指针指向前驱节点 Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, null); if (pred == null) // pred 为 null 说明是在头部插入,需要修改 first 指针 first = newNode; else // 5. 将前驱节点的 next 指针指向新节点 pred.next = newNode; // 修改前驱指针 pred = newNode; } if (succ == null) { // succ 为 null 说明是在尾部插入,需要修改 last 指针 last = pred; } else { // 4. 将新节点的 next 指针指向后继节点 pred.next = succ; // 6. 将后继节点的 prev 指针指向新节点 succ.prev = pred; } // 数量增加 numNew size += numNew; modCount++; return true; } // 将 LinkedList 转化为 Object 数组 public Object[] toArray() { Object[] result = new Object[size]; int i = 0; for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) result[i++] = x.item; return result; } 

在链表中间添加节点时,会用到 node(index) 方法查询指定位置的节点。可以看到维持 first 和 last 头尾节点的作用又发挥出来了:

  • 如果索引位置小于 size/2,则从头节点开始找;
  • 如果索引位置大于 size/2,则从尾节点开始找。

虽然,我们从复杂度分析的角度看,从哪个方向查询是没有区别的,时间复杂度都是 O(n)。但从工程分析的角度看还是有区别的,从更靠近目标节点的位置开始查询,实际执行的时间会更短。

查询指定位置节点

// 寻找指定位置的节点,时间复杂度:O(n) Node<E> node(int index) { if (index < (size >> 1)) { // 如果索引位置小于 size/2,则从头节点开始找 Node<E> x = first; for (int i = 0; i < index; i++) x = x.next; return x; } else { // 如果索引位置大于 size/2,则从尾节点开始找 Node<E> x = last; for (int i = size - 1; i > index; i--) x = x.prev; return x; } } 

LinkedList 的删除方法其实就是添加方法的逆运算,我们就不重复分析了。

// 删除头部元素 public E removeFirst() { final Node<E> f = first; if (f == null) throw new NoSuchElementException(); return unlinkFirst(f); } // 删除尾部元素 public E removeLast() { final Node<E> l = last; if (l == null) throw new NoSuchElementException(); return unlinkLast(l); } // 删除指定元素 public E remove(int index) { checkElementIndex(index); return unlink(node(index)); } 

2.4 LinkedList 的迭代器

Java 的 foreach 是语法糖,本质上也是采用 iterator 的方式。由于 LinkedList 本身就是双向的,所以 LinkedList 只提供了 1 个迭代器:

  • ListIterator listIterator(): 双向迭代器

与其他容器类一样,LinkedList 的迭代器中都有 fail-fast 机制。如果在迭代的过程中发现 expectedModCount 变化,说明数据被修改,此时就会提前抛出 ConcurrentModificationException 异常(当然也不一定是被其他线程修改)。

public ListIterator<E> listIterator(int index) { checkPositionIndex(index); return new ListItr(index); } // 非静态内部类 private class ListItr implements ListIterator<E> { private Node<E> lastReturned; private Node<E> next; private int nextIndex; // 创建迭代器时会记录外部类的 modCount private int expectedModCount = modCount; ListItr(int index) { next = (index == size) ? null : node(index); nextIndex = index; } public E next() { // 更新 expectedModCount checkForComodification(); ... } ... } 

2.5 LinkedList 的序列化过程

  • ‍♀️ 疑问 2:为什么字段都声明 transient 关键字?

LinkedList 重写了 JDK 序列化的逻辑,不序列化链表节点,而只是序列化链表节点中的有效数据,这样序列化产物的大小就有所降低。在反序列时,只需要按照对象顺序依次添加到链表的末尾,就能恢复链表的顺序。

// 序列化和反序列化只考虑有效数据 // 序列化过程 private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws java.io.IOException { // Write out any hidden serialization magic s.defaultWriteObject(); // 写入链表长度 s.writeInt(size); // 写入节点上的有效数据 for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) s.writeObject(x.item); } // 反序列化过程 private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws java.io.IOException, ClassNotFoundException { // Read in any hidden serialization magic s.defaultReadObject(); // 读取链表长度 int size = s.readInt(); // 读取有效元素并用 linkLast 添加到链表尾部 for (int i = 0; i < size; i++) linkLast((E)s.readObject()); } 

2.6 LinkedList 的 clone() 过程

LinkedList 中的 first 和 last 指针是引用类型,因此在 clone() 中需要实现深拷贝。否则,克隆后两个 LinkedList 对象会相互影响:

private LinkedList<E> superClone() { try { return (LinkedList<E>) super.clone(); } catch (CloneNotSupportedException e) { throw new InternalError(e); } } public Object clone() { LinkedList<E> clone = superClone(); // Put clone into "virgin" state clone.first = clone.last = null; clone.size = 0; clone.modCount = 0; // 将原链表中的数据依次添加到新立案表中 for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) clone.add(x.item); return clone; } 

2.7 LinkedList 如何实现线程安全?

有 5 种方式:

  • 方法 1 – 使用 Collections.synchronizedList 包装类: 原理也是在所有方法上增加 synchronized 关键字;
  • 方法 2 – 使用 ConcurrentLinkedQueue 容器类: 基于 CAS 无锁实现的线程安全队列;
  • 方法 3 – 使用 LinkedBlockingQueue 容器: 基于加锁的阻塞队列,适合于带阻塞操作的生产者消费者模型;
  • 方法 4 – 使用 LinkedBlockingDeque 容器: 基于加锁的阻塞双端队列,适合于带阻塞操作的生产者消费者模型;
  • 方法 5 – 使用 ConcurrentLinkedDeque 容器类: 基于 CAS 无锁实现的线程安全双端队列。

3. 总结

  • 1、LinkedList 是基于链表的线性表,同时具备 List、Queue 和 Stack 的行为;
  • 2、在查询指定位置的节点时,如果索引位置小于 size/2,则从头节点开始找,否则从尾节点开始找;
  • 3、LinkedList 重写了序列化过程,只处理链表节点中有效的元素;
  • 4、LinkedList 和 ArrayList 都不考虑线程同步,不保证线程安全。

在上一篇文章里,我们提到了 List 的数组实现 ArrayList,而 LinkedList 不仅是 List 的链表实现,同时还是 Queue 和 Stack 的链表实现。那么,在 Java 中的 Queue 和 Stack 的数组实现是什么呢,这个我们在下篇文章讨论,请关注。

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