一、数据结构与核心特性
1. ArrayList
- 数据结构:基于动态数组实现,元素存储在连续内存中。
- 核心特性: – 通过索引随机访问元素,时间复杂度 O (1)。 – 扩容机制:容量不足时新建数组(原容量的 1.5 倍)并复制元素。 – 尾部添加 / 删除效率高(O (1)),中间操作需移动元素(O (n))。 – 不直接支持 poll/offer,需借助 ArrayDeque 或 LinkedList 包装。
2. LinkedList
- 数据结构:双向链表,每个节点包含前驱、后继指针和元素值。
- 核心特性: – 任意位置插入 / 删除仅需修改指针(O (1)),但随机访问需遍历(O (n))。 – 实现 Deque 接口,原生支持 poll/offer 等队列操作。 – 无容量限制,节点动态分配内存,内存占用高于 ArrayList。
二、核心方法对比
构造 | new ArrayList<>()(初始容量 10) | new LinkedList<>() |
添加元素 | add(E e)(尾部,O(1))add(index, e)(中间,O(n)) | add(e)(尾部,O(1))addFirst(e) / addLast(e)(O(1)) |
删除元素 | remove(index)(O(n)) | removeFirst() / removeLast()(O(1)) |
随机访问 | get(index)(O(1)) | get(index)(O(n),需遍历链表) |
队列操作(poll) | 需包装为 ArrayDeque,本质数组操作 | poll()(取头部,O(1))pollFirst() / pollLast()(O(1)) |
队列操作(offer) | 需包装为 ArrayDeque,尾部添加 O(1) | offer(e)(尾部,O(1))offerFirst(e) / offerLast(e)(O(1)) |
三、poll 和 offer 方法详解
1. 方法定义与功能
- poll():获取并移除集合头部元素,空集合返回 null(区别于 remove() 的异常)。
- offer(E e):添加元素到集合,成功返回 true(LinkedList 无容量限制,始终成功)。
2. LinkedList 中的队列操作
LinkedList<String> deque = new LinkedList<>();
// 添加元素
deque.offer("A"); // 尾部添加,等价于 addLast()
deque.offerFirst("B"); // 头部添加
deque.offerLast("C"); // 尾部添加,等价于 offer()
// 获取并移除元素
String head = deque.poll(); // 取头部("B"),队列变为 ["A", "C"]
String tail = deque.pollLast(); // 取尾部("C"),队列变为 ["A"]
// 空集合处理
String empty = deque.poll(); // 返回 null,不抛异常
3. ArrayList 实现队列操作(需适配器)
// 推荐方式:使用 ArrayDeque 包装 ArrayList
Deque<Integer> queue = new ArrayDeque<>(Arrays.asList(1, 2, 3));
queue.offer(4); // 尾部添加,队列变为 [1,2,3,4]
int first = queue.poll(); // 取头部(1),队列变为 [2,3,4]
// 不推荐方式:用 LinkedList 包装 ArrayList(性能差)
Queue<Integer> arrayListQueue = new LinkedList<>(new ArrayList<>());
arrayListQueue.offer(5); // 内部通过链表添加,非数组直接操作
四、性能与适用场景
1. 性能对比
尾部添加 | O(1) | O(1) |
中间插入 | O(n) (移动元素) | O(1) (修改指针) |
随机访问 | O(1) | O(n) (遍历链表) |
poll/offer 头部 | 需适配器,O(1) | O(1) |
2. 适用场景
- 选 ArrayList 的场景:
- 频繁随机访问(如 get(index))。
- 尾部添加 / 删除为主(如日志记录)。
- 数据量可预测,避免频繁扩容。
- 选 LinkedList 的场景:
- 频繁在头部 / 中间插入 / 删除(如任务队列)。
- 需要使用 poll/offer 等双端队列操作。
- 数据量不确定,不希望有扩容开销。
五、代码示例:综合应用
import java.util.ArrayList;
import java.util.Deque;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
public class ListComparison {
public static void main(String[] args) {
// === ArrayList 作为普通列表 ===
ArrayList<String> arrayList = new ArrayList<>();
arrayList.add("苹果");
arrayList.add("香蕉");
System.out.println("ArrayList 随机访问:" + arrayList.get(1)); // 输出:香蕉
// === LinkedList 作为队列 ===
Queue<String> taskQueue = new LinkedList<>();
taskQueue.offer("数据采集");
taskQueue.offer("模型训练");
System.out.println("队列处理顺序:");
while (!taskQueue.isEmpty()) {
System.out.println("- " + taskQueue.poll()); // 按添加顺序输出
}
// === LinkedList 作为栈 ===
Deque<String> stack = new LinkedList<>();
stack.offerFirst("HTML");
stack.offerFirst("CSS");
stack.offerFirst("JavaScript");
System.out.println("\\n栈弹出顺序:");
while (!stack.isEmpty()) {
System.out.println("- " + stack.pollFirst()); // 后入先出
}
// === ArrayList 实现队列(借助 ArrayDeque)===
Deque<Integer> arrayQueue = new ArrayDeque<>(Arrays.asList(10, 20));
arrayQueue.offer(30); // 尾部添加
System.out.println("\\nArrayDeque 包装 ArrayList 队列:");
while (!arrayQueue.isEmpty()) {
System.out.println("- " + arrayQueue.poll()); // 10, 20, 30
}
}
}
六、总结与注意事项
1. 数据结构决定性能:
- ArrayList 适合 “读多写少” 场景,尤其随机访问频繁时。
- LinkedList 适合 “写多读少” 场景,尤其需要队列 / 栈操作时。
2. 队列操作的最佳实践:
- 优先使用 LinkedList 或 ArrayDeque 实现队列 / 栈,而非包装 ArrayList。
- ArrayDeque 的性能通常优于 LinkedList,因数组连续存储减少内存跳转。
3. 线程安全:
- 两者均非线程安全,多线程环境需用 Collections.synchronizedList() 包装或使用 CopyOnWriteArrayList。
通过理解两者的底层实现与方法特性,可根据业务场景(如数据访问模式、操作频率)选择更合适的集合类,优化程序效率。
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