LinkedList和ArrayList的使用及性能分析

转自http://www.jb51.net/article/42767.htm

 

第1部分 List概括
List的框架图

List 是一个接口，它继承于Collection的接口。它代表着有序的队列。
AbstractList 是一个抽象类，它继承于AbstractCollection。AbstractList实现List接口中除size()、get(int location)之外的函数。
AbstractSequentialList 是一个抽象类，它继承于AbstractList。AbstractSequentialList 实现了“链表中，根据index索引值操作链表的全部函数”。
ArrayList, LinkedList, Vector, Stack是List的4个实现类。
ArrayList 是一个数组队列，相当于动态数组。它由数组实现，随机访问效率高，随机插入、随机删除效率低。
LinkedList 是一个双向链表。它也可以被当作堆栈、队列或双端队列进行操作。LinkedList随机访问效率低，但随机插入、随机删除效率低。
Vector 是矢量队列，和ArrayList一样，它也是一个动态数组，由数组实现。但是ArrayList是非线程安全的，而Vector是线程安全的。
Stack 是栈，它继承于Vector。它的特性是：先进后出(FILO, First In Last Out)。

第2部分 List使用场景
学东西的最终目的是为了能够理解、使用它。下面先概括的说明一下各个List的使用场景，后面再分析原因。
如果涉及到“栈”、“队列”、“链表”等操作，应该考虑用List，具体的选择哪个List，根据下面的标准来取舍。
(01) 对于需要快速插入，删除元素，应该使用LinkedList。
(02) 对于需要快速随机访问元素，应该使用ArrayList。
(03) 
对于“单线程环境” 或者 “多线程环境，但List仅仅只会被单个线程操作”，此时应该使用非同步的类(如ArrayList)。
对于“多线程环境，且List可能同时被多个线程操作”，此时，应该使用同步的类(如Vector)。

通过下面的测试程序，我们来验证上面的(01)和(02)结论。参考代码如下：

复制代码代码如下:

import java.util.*;
import java.lang.Class;
/*
 * @desc 对比ArrayList和LinkedList的插入、随机读取效率、删除的效率
 *
 * @author skywang
 */
public class ListCompareTest {
    private static final int COUNT = 100000;
    private static LinkedList linkedList = new LinkedList();
    private static ArrayList arrayList = new ArrayList();
    private static Vector vector = new Vector();
    private static Stack stack = new Stack();
    public static void main(String[] args) {
        // 换行符
        System.out.println();
        // 插入
        insertByPosition(stack) ;
        insertByPosition(vector) ;
        insertByPosition(linkedList) ;
        insertByPosition(arrayList) ;
        // 换行符
        System.out.println();
        // 随机读取
        readByPosition(stack);
        readByPosition(vector);
        readByPosition(linkedList);
        readByPosition(arrayList);
        // 换行符
        System.out.println();
        // 删除 
        deleteByPosition(stack);
        deleteByPosition(vector);
        deleteByPosition(linkedList);
        deleteByPosition(arrayList);
    }
    // 获取list的名称
    private static String getListName(List list) {
        if (list instanceof LinkedList) {
            return "LinkedList";
        } else if (list instanceof ArrayList) {
            return "ArrayList";
        } else if (list instanceof Stack) {
            return "Stack";
        } else if (list instanceof Vector) {
            return "Vector";
        } else {
            return "List";
        }
    }
    // 向list的指定位置插入COUNT个元素，并统计时间
    private static void insertByPosition(List list) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        // 向list的位置0插入COUNT个数
        for (int i=0; i<COUNT; i++)
            list.add(0, i);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long interval = endTime - startTime;
        System.out.println(getListName(list) + " : insert "+COUNT+" elements into the 1st position use time：" + interval+" ms");
    }
    // 从list的指定位置删除COUNT个元素，并统计时间
    private static void deleteByPosition(List list) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        // 删除list第一个位置元素
        for (int i=0; i<COUNT; i++)
            list.remove(0);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long interval = endTime - startTime;
        System.out.println(getListName(list) + " : delete "+COUNT+" elements from the 1st position use time：" + interval+" ms");
    }
    // 根据position，不断从list中读取元素，并统计时间
    private static void readByPosition(List list) {
        long startTime = System.currentTimeMillis();
        // 读取list元素
        for (int i=0; i<COUNT; i++)
            list.get(i);
        long endTime = System.currentTimeMillis();
        long interval = endTime - startTime;
        System.out.println(getListName(list) + " : read "+COUNT+" elements by position use time：" + interval+" ms");
    }
}

运行结果如下：
Stack : insert 100000 elements into the 1st position use time：1640 ms
Vector : insert 100000 elements into the 1st position use time：1607 ms
LinkedList : insert 100000 elements into the 1st position use time：29 ms
ArrayList : insert 100000 elements into the 1st position use time：1617 ms
Stack : read 100000 elements by position use time：9 ms
Vector : read 100000 elements by position use time：6 ms
LinkedList : read 100000 elements by position use time：10809 ms
ArrayList : read 100000 elements by position use time：5 ms
Stack : delete 100000 elements from the 1st position use time：1916 ms
Vector : delete 100000 elements from the 1st position use time：1910 ms
LinkedList : delete 100000 elements from the 1st position use time：15 ms
ArrayList : delete 100000 elements from the 1st position use time：1909 ms

 

从中，我们可以发现：
插入10万个元素，LinkedList所花时间最短：29ms。
删除10万个元素，LinkedList所花时间最短：15ms。
遍历10万个元素，LinkedList所花时间最长：10809 ms；而ArrayList、Stack和Vector则相差不多，都只用了几秒。
考虑到Vector是支持同步的，而Stack又是继承于Vector的；因此，得出结论：
(01) 对于需要快速插入，删除元素，应该使用LinkedList。
(02) 对于需要快速随机访问元素，应该使用ArrayList。
(03) 
对于“单线程环境” 或者 “多线程环境，但List仅仅只会被单个线程操作”，此时应该使用非同步的类。

 
第3部分 LinkedList和ArrayList性能差异分析
下面我们看看为什么LinkedList中插入元素很快，而ArrayList中插入元素很慢！
LinkedList.java中向指定位置插入元素的代码如下：

复制代码代码如下:

// 在index前添加节点，且节点的值为element
public void add(int index, E element) {
    addBefore(element, (index==size ? header : entry(index)));
}
// 获取双向链表中指定位置的节点
private Entry<E> entry(int index) {
    if (index < 0 || index >= size)
        throw new IndexOutOfBoundsException("Index: "+index+
                                            ", Size: "+size);
    Entry<E> e = header;
    // 获取index处的节点。
    // 若index < 双向链表长度的1/2,则从前向后查找;
    // 否则，从后向前查找。
    if (index < (size >> 1)) {
        for (int i = 0; i <= index; i++)
            e = e.next;
    } else {
        for (int i = size; i > index; i--)
            e = e.previous;
    }
    return e;
}
// 将节点(节点数据是e)添加到entry节点之前。
private Entry<E> addBefore(E e, Entry<E> entry) {
    // 新建节点newEntry，将newEntry插入到节点e之前；并且设置newEntry的数据是e
    Entry<E> newEntry = new Entry<E>(e, entry, entry.previous);
    // 插入newEntry到链表中
    newEntry.previous.next = newEntry;
    newEntry.next.previous = newEntry;
    size++;
    modCount++;
    return newEntry;
}

从中，我们可以看出：通过add(int index, E element)向LinkedList插入元素时。先是在双向链表中找到要插入节点的位置index；找到之后，再插入一个新节点。
双向链表查找index位置的节点时，有一个加速动作：若index < 双向链表长度的1/2，则从前向后查找; 否则，从后向前查找。
接着，我们看看ArrayList.java中向指定位置插入元素的代码。如下：

复制代码代码如下:

// 将e添加到ArrayList的指定位置
public void add(int index, E element) {
    if (index > size || index < 0)
        throw new IndexOutOfBoundsException(
        "Index: "+index+", Size: "+size);
    ensureCapacity(size+1);  // Increments modCount!!
    System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
         size - index);
    elementData[index] = element;
    size++;
}

ensureCapacity(size+1) 的作用是“确认ArrayList的容量，若容量不够，则增加容量。”
真正耗时的操作是 System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1, size - index);
Sun JDK包的java/lang/System.java中的arraycopy()声明如下：
public static native void arraycopy(Object src, int srcPos, Object dest, int destPos, int length);
arraycopy()是个JNI函数，它是在JVM中实现的。sunJDK中看不到源码，不过可以在OpenJDK包中看到的源码。网上有对arraycopy()的分析说明，请参考：System.arraycopy源码分析 
实际上，我们只需要了解： System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1, size - index); 会移动index之后所有元素即可。这就意味着，ArrayList的add(int index, E element)函数，会引起index之后所有元素的改变！

 

通过上面的分析，我们就能理解为什么LinkedList中插入元素很快，而ArrayList中插入元素很慢。
“删除元素”与“插入元素”的原理类似，这里就不再过多说明。

接下来，我们看看 “为什么LinkedList中随机访问很慢，而ArrayList中随机访问很快”。
先看看LinkedList随机访问的代码

复制代码代码如下:

// 返回LinkedList指定位置的元素
public E get(int index) {
    return entry(index).element;
}
// 获取双向链表中指定位置的节点
private Entry<E> entry(int index) {
    if (index < 0 || index >= size)
        throw new IndexOutOfBoundsException("Index: "+index+
                                            ", Size: "+size);
    Entry<E> e = header;
    // 获取index处的节点。
    // 若index < 双向链表长度的1/2,则从前先后查找;
    // 否则，从后向前查找。
    if (index < (size >> 1)) {
        for (int i = 0; i <= index; i++)
            e = e.next;
    } else {
        for (int i = size; i > index; i--)
            e = e.previous;
    }
    return e;
}

从中，我们可以看出：通过get(int index)获取LinkedList第index个元素时。先是在双向链表中找到要index位置的元素；找到之后再返回。
双向链表查找index位置的节点时，有一个加速动作：若index < 双向链表长度的1/2，则从前向后查找; 否则，从后向前查找。
下面看看ArrayList随机访问的代码

复制代码代码如下:

// 获取index位置的元素值
public E get(int index) {
    RangeCheck(index);
    return (E) elementData[index];
}
private void RangeCheck(int index) {
    if (index >= size)
        throw new IndexOutOfBoundsException(
        "Index: "+index+", Size: "+size);
}

从中，我们可以看出：通过get(int index)获取ArrayList第index个元素时。直接返回数组中index位置的元素，而不需要像LinkedList一样进行查找。
第3部分 Vector和ArrayList比较
相同之处
1 它们都是List
它们都继承于AbstractList，并且实现List接口。
ArrayList和Vector的类定义如下：

复制代码代码如下:

// ArrayList的定义
public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
        implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable
// Vector的定义
public class Vector<E> extends AbstractList<E>
    implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable {}

2 它们都实现了RandomAccess和Cloneable接口
实现RandomAccess接口，意味着它们都支持快速随机访问；
实现Cloneable接口，意味着它们能克隆自己。

3 它们都是通过数组实现的，本质上都是动态数组
ArrayList.java中定义数组elementData用于保存元素
// 保存ArrayList中数据的数组
private transient Object[] elementData;
Vector.java中也定义了数组elementData用于保存元素
// 保存Vector中数据的数组
protected Object[] elementData;

4 它们的默认数组容量是10
 若创建ArrayList或Vector时，没指定容量大小；则使用默认容量大小10。
ArrayList的默认构造函数如下：

复制代码代码如下:

// ArrayList构造函数。默认容量是10。
public ArrayList() {
    this(10);
}
Vector的默认构造函数如下：
// Vector构造函数。默认容量是10。
public Vector() {
    this(10);
}

5 它们都支持Iterator和listIterator遍历
它们都继承于AbstractList，而AbstractList中分别实现了 “iterator()接口返回Iterator迭代器” 和 “listIterator()返回ListIterator迭代器”。

 
不同之处
1 线程安全性不一样
ArrayList是非线程安全；
而Vector是线程安全的，它的函数都是synchronized的，即都是支持同步的。
ArrayList适用于单线程，Vector适用于多线程。
2 对序列化支持不同
 ArrayList支持序列化，而Vector不支持；即ArrayList有实现java.io.Serializable接口，而Vector没有实现该接口。
3 构造函数个数不同
ArrayList有3个构造函数，而Vector有4个构造函数。Vector除了包括和ArrayList类似的3个构造函数之外，另外的一个构造函数可以指定容量增加系数。
ArrayList的构造函数如下：

复制代码代码如下:

// 默认构造函数
ArrayList()
// capacity是ArrayList的默认容量大小。当由于增加数据导致容量不足时，容量会添加上一次容量大小的一半。
ArrayList(int capacity)
// 创建一个包含collection的ArrayList
ArrayList(Collection<? extends E> collection)
Vector的构造函数如下：
// 默认构造函数
Vector()
// capacity是Vector的默认容量大小。当由于增加数据导致容量增加时，每次容量会增加一倍。
Vector(int capacity)
// 创建一个包含collection的Vector
Vector(Collection<? extends E> collection)
// capacity是Vector的默认容量大小，capacityIncrement是每次Vector容量增加时的增量值。
Vector(int capacity, int capacityIncrement)

4 容量增加方式不同
逐个添加元素时，若ArrayList容量不足时，“新的容量”=“(原始容量x3)/2 + 1”。
而Vector的容量增长与“增长系数有关”，若指定了“增长系数”，且“增长系数有效(即，大于0)”；那么，每次容量不足时，“新的容量”=“原始容量+增长系数”。若增长系数无效(即，小于/等于0)，则“新的容量”=“原始容量 x 2”。
ArrayList中容量增长的主要函数如下：

复制代码代码如下:

public void ensureCapacity(int minCapacity) {
    // 将“修改统计数”+1
    modCount++;
    int oldCapacity = elementData.length;
    // 若当前容量不足以容纳当前的元素个数，设置 新的容量=“(原始容量x3)/2 + 1”
    if (minCapacity > oldCapacity) {
        Object oldData[] = elementData;
        int newCapacity = (oldCapacity * 3)/2 + 1;
        if (newCapacity < minCapacity)
            newCapacity = minCapacity;
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }
}

Vector中容量增长的主要函数如下：

复制代码代码如下:

private void ensureCapacityHelper(int minCapacity) {
    int oldCapacity = elementData.length;
    // 当Vector的容量不足以容纳当前的全部元素，增加容量大小。
    // 若 容量增量系数>0(即capacityIncrement>0)，则将容量增大当capacityIncrement
    // 否则，将容量增大一倍。
    if (minCapacity > oldCapacity) {
        Object[] oldData = elementData;
        int newCapacity = (capacityIncrement > 0) ?
            (oldCapacity + capacityIncrement) : (oldCapacity * 2);
        if (newCapacity < minCapacity) {
            newCapacity = minCapacity;
        }
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }
}

5 对Enumeration的支持不同。Vector支持通过Enumeration去遍历，而List不支持
Vector中实现Enumeration的代码如下：

复制代码代码如下:

public Enumeration<E> elements() {
    // 通过匿名类实现Enumeration
    return new Enumeration<E>() {
        int count = 0;
        // 是否存在下一个元素
        public boolean hasMoreElements() {
            return count < elementCount;
        }
        // 获取下一个元素
        public E nextElement() {
            synchronized (Vector.this) {
                if (count < elementCount) {
                    return (E)elementData[count++];
                }
            }
            throw new NoSuchElementException("Vector Enumeration");
        }
    };
}