ArrayList 和 LinkedList 有什么区别，是面试官非常喜欢问的一个问题。可能大部分小伙伴和我一样，能回答出“ArrayList 是基于数组实现的，LinkedList 是基于双向链表实现的。”
关于这一点，我之前的文章里也提到过了。但说实话，这样苍白的回答并不能令面试官感到满意，他还想知道的更多。
那假如小伙伴们继续做出下面这样的回答：
“ArrayList 在新增和删除元素时，因为涉及到数组复制，所以效率比 LinkedList 低，而在遍历的时候，ArrayList 的效率要高于 LinkedList。”
面试官会感到满意吗？我只能说，如果面试官比较仁慈的话，他可能会让我们回答下一个问题；否则的话，他会让我们回家等通知，这一等，可能意味着杳无音讯了。
为什么会这样呢？为什么为什么？回答的不对吗？
暴躁的小伙伴请喝口奶茶冷静一下。冷静下来后，请随我来，让我们一起肩并肩、手拉手地深入地研究一下 ArrayList 和 LinkedList 的数据结构、实现原理以及源码，可能神秘的面纱就揭开了。
01、ArrayList 是如何实现的？
ArrayList 实现了 List 接口，继承了 AbstractList 抽象类，底层是基于数组实现的，并且实现了动态扩容。
public class ArrayList<E> extends AbstractList<E> implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable{ private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10; transient Object[] elementData; private int size;}
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ArrayList 还实现了 RandomAccess 接口，这是一个标记接口：
public interface RandomAccess {}
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内部是空的，标记“实现了这个接口的类支持快速（通常是固定时间）随机访问”。快速随机访问是什么意思呢？就是说不需要遍历，就可以通过下标（索引）直接访问到内存地址。
public E get(int index) { Objects.checkIndex(index, size); return elementData(index);}E elementData(int index) { return (E) elementData[index];}
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ArrayList 还实现了 Cloneable 接口，这表明 ArrayList 是支持拷贝的。ArrayList 内部的确也重写了 Object 类的 clone() 方法。
public Object clone() { try { ArrayList<?> v = (ArrayList<?>) super.clone(); v.elementData = Arrays.copyOf(elementData, size); v.modCount = 0; return v; } catch (CloneNotSupportedException e) { // this shouldn't happen, since we are Cloneable throw new InternalError(e); }}
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ArrayList 还实现了 Serializable 接口，同样是一个标记接口：
public interface Serializable {}
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内部也是空的，标记“实现了这个接口的类支持序列化”。序列化是什么意思呢？Java 的序列化是指，将对象转换成以字节序列的形式来表示，这些字节序中包含了对象的字段和方法。序列化后的对象可以被写到数据库、写到文件，也可用于网络传输。
眼睛雪亮的小伙伴可能会注意到，ArrayList 中的关键字段 elementData 使用了 transient 关键字修饰，这个关键字的作用是，让它修饰的字段不被序列化。
这不前后矛盾吗？一个类既然实现了 Serilizable 接口，肯定是想要被序列化的，对吧？那为什么保存关键数据的 elementData 又不想被序列化呢?
这还得从 “ArrayList 是基于数组实现的”开始说起。大家都知道，数组是定长的，就是说，数组一旦声明了，长度（容量）就是固定的，不能像某些东西一样伸缩自如。这就很麻烦，数组一旦装满了，就不能添加新的元素进来了。
ArrayList 不想像数组这样活着，它想能屈能伸，所以它实现了动态扩容。一旦在添加元素的时候，发现容量用满了 s == elementData.length，就按照原来数组的 1.5 倍（oldCapacity >> 1）进行扩容。扩容之后，再将原有的数组复制到新分配的内存地址上 Arrays.copyOf(elementData, newCapacity)。
private void add(E e, Object[] elementData, int s) { if (s == elementData.length) elementData = grow(); elementData[s] = e; size = s + 1;}
private Object[] grow() { return grow(size + 1);}
private Object[] grow(int minCapacity) { int oldCapacity = elementData.length; if (oldCapacity > 0 || elementData != DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) { int newCapacity = ArraysSupport.newLength(oldCapacity, minCapacity - oldCapacity, /* minimum growth */ oldCapacity >> 1 /* preferred growth */); return elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity); } else { return elementData = new Object[Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity)]; }}
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动态扩容意味着什么？大家伙想一下。嗯，还是我来告诉大家答案吧，有点迫不及待。
意味着数组的实际大小可能永远无法被填满的，总有多余出来空置的内存空间。
比如说，默认的数组大小是 10，当添加第 11 个元素的时候，数组的长度扩容了 1.5 倍，也就是 15，意味着还有 4 个内存空间是闲置的，对吧？
序列化的时候，如果把整个数组都序列化的话，是不是就多序列化了 4 个内存空间。当存储的元素数量非常非常多的时候，闲置的空间就非常非常大，序列化耗费的时间就会非常非常多。
于是，ArrayList 做了一个愉快而又聪明的决定，内部提供了两个私有方法 writeObject 和 readObject 来完成序列化和反序列化。
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws java.io.IOException { // Write out element count, and any hidden stuff int expectedModCount = modCount; s.defaultWriteObject();
// Write out size as capacity for behavioral compatibility with clone() s.writeInt(size);
// Write out all elements in the proper order. for (int i=0; i<size; i++) { s.writeObject(elementData[i]); }
if (modCount != expectedModCount) { throw new ConcurrentModificationException(); }}
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从 writeObject 方法的源码中可以看得出，它使用了 ArrayList 的实际大小 size 而不是数组的长度（elementData.length）来作为元素的上限进行序列化。
此处应该有掌声啊！不是为我，为 Java 源码的作者们，他们真的是太厉害了，可以用两个词来形容他们——殚精竭虑、精益求精。
02、LinkedList 是如何实现的？
LinkedList 是一个继承自 AbstractSequentialList 的双向链表，因此它也可以被当作堆栈、队列或双端队列进行操作。
public class LinkedList<E> extends AbstractSequentialList<E> implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable{ transient int size = 0; transient Node<E> first; transient Node<E> last;}
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LinkedList 内部定义了一个 Node 节点，它包含 3 个部分：元素内容 item，前引用 prev 和后引用 next。代码如下所示：
private static class Node<E> { E item; LinkedList.Node<E> next; LinkedList.Node<E> prev;
Node(LinkedList.Node<E> prev, E element, LinkedList.Node<E> next) { this.item = element; this.next = next; this.prev = prev; }}
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LinkedList 还实现了 Cloneable 接口，这表明 LinkedList 是支持拷贝的。
LinkedList 还实现了 Serializable 接口，这表明 LinkedList 是支持序列化的。眼睛雪亮的小伙伴可能又注意到了，LinkedList 中的关键字段 size、first、last 都使用了 transient 关键字修饰，这不又矛盾了吗？到底是想序列化还是不想序列化？
答案是 LinkedList 想按照自己的方式序列化，来看它自己实现的 writeObject() 方法：
private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s) throws java.io.IOException { // Write out any hidden serialization magic s.defaultWriteObject();
// Write out size s.writeInt(size);
// Write out all elements in the proper order. for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next) s.writeObject(x.item);}
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发现没？LinkedList 在序列化的时候只保留了元素的内容 item，并没有保留元素的前后引用。这样就节省了不少内存空间，对吧？
那有些小伙伴可能就疑惑了，只保留元素内容，不保留前后引用，那反序列化的时候怎么办？
private void readObject(java.io.ObjectInputStream s) throws java.io.IOException, ClassNotFoundException { // Read in any hidden serialization magic s.defaultReadObject();
// Read in size int size = s.readInt();
// Read in all elements in the proper order. for (int i = 0; i < size; i++) linkLast((E)s.readObject());}
void linkLast(E e) { final LinkedList.Node<E> l = last; final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(l, e, null); last = newNode; if (l == null) first = newNode; else l.next = newNode; size++; modCount++;}
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注意 for 循环中的 linkLast() 方法，它可以把链表重新链接起来，这样就恢复了链表序列化之前的顺序。很妙，对吧？
和 ArrayList 相比，LinkedList 没有实现 RandomAccess 接口，这是因为 LinkedList 存储数据的内存地址是不连续的，所以不支持随机访问。
03、ArrayList 和 LinkedList 新增元素时究竟谁快？
前面我们已经从多个维度了解了 ArrayList 和 LinkedList 的实现原理和各自的特点。那接下来，我们就来聊聊 ArrayList 和 LinkedList 在新增元素时究竟谁快？
1）ArrayList
ArrayList 新增元素有两种情况，一种是直接将元素添加到数组末尾，一种是将元素插入到指定位置。
添加到数组末尾的源码：
public boolean add(E e) { modCount++; add(e, elementData, size); return true;}
private void add(E e, Object[] elementData, int s) { if (s == elementData.length) elementData = grow(); elementData[s] = e; size = s + 1;}
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很简单，先判断是否需要扩容，然后直接通过索引将元素添加到末尾。
插入到指定位置的源码：
public void add(int index, E element) { rangeCheckForAdd(index); modCount++; final int s; Object[] elementData; if ((s = size) == (elementData = this.elementData).length) elementData = grow(); System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1, s - index); elementData[index] = element; size = s + 1;}
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先检查插入的位置是否在合理的范围之内，然后判断是否需要扩容，再把该位置以后的元素复制到新添加元素的位置之后，最后通过索引将元素添加到指定的位置。这种情况是非常伤的，性能会比较差。
2）LinkedList
LinkedList 新增元素也有两种情况，一种是直接将元素添加到队尾，一种是将元素插入到指定位置。
添加到队尾的源码：
public boolean add(E e) { linkLast(e); return true;}void linkLast(E e) { final LinkedList.Node<E> l = last; final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(l, e, null); last = newNode; if (l == null) first = newNode; else l.next = newNode; size++; modCount++;}
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先将队尾的节点 last 存放到临时变量 l 中（不是说不建议使用 I 作为变量名吗？Java 的作者们明知故犯啊），然后生成新的 Node 节点，并赋给 last，如果 l 为 null，说明是第一次添加，所以 first 为新的节点；否则将新的节点赋给之前 last 的 next。
插入到指定位置的源码：
public void add(int index, E element) { checkPositionIndex(index);
if (index == size) linkLast(element); else linkBefore(element, node(index));}LinkedList.Node<E> node(int index) { // assert isElementIndex(index);
if (index < (size >> 1)) { LinkedList.Node<E> x = first; for (int i = 0; i < index; i++) x = x.next; return x; } else { LinkedList.Node<E> x = last; for (int i = size - 1; i > index; i--) x = x.prev; return x; }}void linkBefore(E e, LinkedList.Node<E> succ) { // assert succ != null; final LinkedList.Node<E> pred = succ.prev; final LinkedList.Node<E> newNode = new LinkedList.Node<>(pred, e, succ); succ.prev = newNode; if (pred == null) first = newNode; else pred.next = newNode; size++; modCount++;}
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先检查插入的位置是否在合理的范围之内，然后判断插入的位置是否是队尾，如果是，添加到队尾；否则执行 linkBefore() 方法。
在执行 linkBefore() 方法之前，会调用 node() 方法查找指定位置上的元素，这一步是需要遍历 LinkedList 的。如果插入的位置靠前前半段，就从队头开始往后找；否则从队尾往前找。也就是说，如果插入的位置越靠近 LinkedList 的中间位置，遍历所花费的时间就越多。
找到指定位置上的元素（succ）之后，就开始执行 linkBefore() 方法了，先将 succ 的前一个节点（prev）存放到临时变量 pred 中，然后生成新的 Node 节点（newNode），并将 succ 的前一个节点变更为 newNode，如果 pred 为 null，说明插入的是队头，所以 first 为新节点；否则将 pred 的后一个节点变更为 newNode。
经过源码分析以后，小伙伴们是不是在想：“好像 ArrayList 在新增元素的时候效率并不一定比 LinkedList 低啊！”
当两者的起始长度是一样的情况下：
public class ArrayListTest { public static void addFromHeaderTest(int num) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(num); int i = 0;
long timeStart = System.currentTimeMillis();
while (i < num) { list.add(0, i + "沉默王二"); i++; } long timeEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("ArrayList从集合头部位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart)); }}
/** * @author 微信搜「沉默王二」，回复关键字 PDF */public class LinkedListTest { public static void addFromHeaderTest(int num) { LinkedList<String> list = new LinkedList<String>(); int i = 0; long timeStart = System.currentTimeMillis(); while (i < num) { list.addFirst(i + "沉默王二"); i++; } long timeEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("LinkedList从集合头部位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart)); }}
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num 为 10000，代码实测后的时间如下所示：
ArrayList从集合头部位置新增元素花费的时间595LinkedList从集合头部位置新增元素花费的时间15
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ArrayList 花费的时间比 LinkedList 要多很多。
public class ArrayListTest { public static void addFromMidTest(int num) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(num); int i = 0;
long timeStart = System.currentTimeMillis(); while (i < num) { int temp = list.size(); list.add(temp / 2 + "沉默王二"); i++; } long timeEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("ArrayList从集合中间位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart)); }}
public class LinkedListTest { public static void addFromMidTest(int num) { LinkedList<String> list = new LinkedList<String>(); int i = 0; long timeStart = System.currentTimeMillis(); while (i < num) { int temp = list.size(); list.add(temp / 2, i + "沉默王二"); i++; } long timeEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("LinkedList从集合中间位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart)); }}
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num 为 10000，代码实测后的时间如下所示：
ArrayList从集合中间位置新增元素花费的时间1LinkedList从集合中间位置新增元素花费的时间101
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ArrayList 花费的时间比 LinkedList 要少很多很多。
public class ArrayListTest { public static void addFromTailTest(int num) { ArrayList<String> list = new ArrayList<String>(num); int i = 0;
long timeStart = System.currentTimeMillis();
while (i < num) { list.add(i + "沉默王二"); i++; }
long timeEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("ArrayList从集合尾部位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart)); }}
public class LinkedListTest { public static void addFromTailTest(int num) { LinkedList<String> list = new LinkedList<String>(); int i = 0; long timeStart = System.currentTimeMillis(); while (i < num) { list.add(i + "沉默王二"); i++; } long timeEnd = System.currentTimeMillis();
System.out.println("LinkedList从集合尾部位置新增元素花费的时间" + (timeEnd - timeStart)); }}
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num 为 10000，代码实测后的时间如下所示：
ArrayList从集合尾部位置新增元素花费的时间69LinkedList从集合尾部位置新增元素花费的时间193
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ArrayList 花费的时间比 LinkedList 要少一些。
这样的结论和预期的是不是不太相符？ArrayList 在添加元素的时候如果不涉及到扩容，性能在两种情况下（中间位置新增元素、尾部新增元素）比 LinkedList 好很多，只有头部新增元素的时候比 LinkedList 差，因为数组复制的原因。
当然了，如果涉及到数组扩容的话，ArrayList 的性能就没那么可观了，因为扩容的时候也要复制数组。
04、ArrayList 和 LinkedList 删除元素时究竟谁快？
1）ArrayList
ArrayList 删除元素的时候，有两种方式，一种是直接删除元素（remove(Object)），需要直先遍历数组，找到元素对应的索引；一种是按照索引删除元素（remove(int)）。
public boolean remove(Object o) { final Object[] es = elementData; final int size = this.size; int i = 0; found: { if (o == null) { for (; i < size; i++) if (es[i] == null) break found; } else { for (; i < size; i++) if (o.equals(es[i])) break found; } return false; } fastRemove(es, i); return true;}public E remove(int index) { Objects.checkIndex(index, size); final Object[] es = elementData;
@SuppressWarnings("unchecked") E oldValue = (E) es[index]; fastRemove(es, index);
return oldValue;}
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但从本质上讲，都是一样的，因为它们最后调用的都是 fastRemove(Object, int) 方法。
private void fastRemove(Object[] es, int i) { modCount++; final int newSize; if ((newSize = size - 1) > i) System.arraycopy(es, i + 1, es, i, newSize - i); es[size = newSize] = null;}
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从源码可以看得出，只要删除的不是最后一个元素，都需要数组重组。删除的元素位置越靠前，代价就越大。
2）LinkedList
LinkedList 删除元素的时候，有四种常用的方式：
public E remove(int index) { checkElementIndex(index); return unlink(node(index));}
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先检查索引，再调用 node(int) 方法（ 前后半段遍历，和新增元素操作一样）找到节点 Node，然后调用 unlink(Node) 解除节点的前后引用，同时更新前节点的后引用和后节点的前引用：
E unlink(Node<E> x) { // assert x != null; 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; }
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public boolean remove(Object o) { if (o == null) { for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next) { if (x.item == null) { unlink(x); return true; } } } else { for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next) { if (o.equals(x.item)) { unlink(x); return true; } } } return false;}
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也是先前后半段遍历，找到要删除的元素后调用 unlink(Node)。
public E removeFirst() { final LinkedList.Node<E> f = first; if (f == null) throw new NoSuchElementException(); return unlinkFirst(f);}private E unlinkFirst(LinkedList.Node<E> f) { // assert f == first && f != null; final E element = f.item; final LinkedList.Node<E> next = f.next; f.item = null; f.next = null; // help GC first = next; if (next == null) last = null; else next.prev = null; size--; modCount++; return element;}
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删除第一个节点就不需要遍历了，只需要把第二个节点更新为第一个节点即可。
删除最后一个节点和删除第一个节点类似，只需要把倒数第二个节点更新为最后一个节点即可。
可以看得出，LinkedList 在删除比较靠前和比较靠后的元素时，非常高效，但如果删除的是中间位置的元素，效率就比较低了。
这里就不再做代码测试了，感兴趣的小伙伴可以自己试试，结果和新增元素保持一致：
我本地的统计结果如下所示，小伙伴们可以作为参考：
ArrayList从集合头部位置删除元素花费的时间380LinkedList从集合头部位置删除元素花费的时间4ArrayList从集合中间位置删除元素花费的时间381LinkedList从集合中间位置删除元素花费的时间5922ArrayList从集合尾部位置删除元素花费的时间8LinkedList从集合尾部位置删除元素花费的时间12
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05、ArrayList 和 LinkedList 遍历元素时究竟谁快？
1）ArrayList
遍历 ArrayList 找到某个元素的话，通常有两种形式：
public E get(int index) { Objects.checkIndex(index, size); return elementData(index);}
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由于 ArrayList 是由数组实现的，所以根据索引找元素非常的快，一步到位。
public int indexOf(Object o) { return indexOfRange(o, 0, size);}
int indexOfRange(Object o, int start, int end) { Object[] es = elementData; if (o == null) { for (int i = start; i < end; i++) { if (es[i] == null) { return i; } } } else { for (int i = start; i < end; i++) { if (o.equals(es[i])) { return i; } } } return -1;}
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根据元素找索引的话，就需要遍历整个数组了，从头到尾依次找。
2）LinkedList
遍历 LinkedList 找到某个元素的话，通常也有两种形式：
public E get(int index) { checkElementIndex(index); return node(index).item;}
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既然需要调用 node(int) 方法，就意味着需要前后半段遍历了。
public int indexOf(Object o) { int index = 0; if (o == null) { for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next) { if (x.item == null) return index; index++; } } else { for (LinkedList.Node<E> x = first; x != null; x = x.next) { if (o.equals(x.item)) return index; index++; } } return -1;}
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需要遍历整个链表，和 ArrayList 的 indexOf() 类似。
那在我们对集合遍历的时候，通常有两种做法，一种是使用 for 循环，一种是使用迭代器（Iterator）。
如果使用的是 for 循环，可想而知 LinkedList 在 get 的时候性能会非常差，因为每一次外层的 for 循环，都要执行一次 node(int) 方法进行前后半段的遍历。
LinkedList.Node<E> node(int index) { // assert isElementIndex(index);
if (index < (size >> 1)) { LinkedList.Node<E> x = first; for (int i = 0; i < index; i++) x = x.next; return x; } else { LinkedList.Node<E> x = last; for (int i = size - 1; i > index; i--) x = x.prev; return x; }}
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那如果使用的是迭代器呢？
LinkedList<String> list = new LinkedList<String>();for (Iterator<String> it = list.iterator(); it.hasNext();) { it.next();}
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迭代器只会调用一次 node(int) 方法，在执行 list.iterator() 的时候：先调用 AbstractSequentialList 类的 iterator() 方法，再调用 AbstractList 类的 listIterator() 方法，再调用 LinkedList 类的 listIterator(int) 方法，如下图所示。
最后返回的是 LinkedList 类的内部私有类 ListItr 对象：
public ListIterator<E> listIterator(int index) { checkPositionIndex(index); return new LinkedList.ListItr(index);}
private class ListItr implements ListIterator<E> { private LinkedList.Node<E> lastReturned; private LinkedList.Node<E> next; private int nextIndex; private int expectedModCount = modCount;
ListItr(int index) { // assert isPositionIndex(index); next = (index == size) ? null : node(index); nextIndex = index; }
public boolean hasNext() { return nextIndex < size; }
public E next() { checkForComodification(); if (!hasNext()) throw new NoSuchElementException();
lastReturned = next; next = next.next; nextIndex++; return lastReturned.item; }}
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执行 ListItr 的构造方法时调用了一次 node(int) 方法，返回第一个节点。在此之后，迭代器就执行 hasNext() 判断有没有下一个，执行 next() 方法下一个节点。
由此，可以得出这样的结论：遍历 LinkedList 的时候，千万不要使用 for 循环，要使用迭代器。
也就是说，for 循环遍历的时候，ArrayList 花费的时间远小于 LinkedList；迭代器遍历的时候，两者性能差不多。
06、总结
花了两天时间，终于肝完了！相信看完这篇文章后，再有面试官问你 ArrayList 和 LinkedList 有什么区别的话，你一定会胸有成竹地和他扯上半小时。
另外，我把自己看过的学习视频按照顺序分了类，共 500G，目录如下，还有 2020 年最新面试题，现在免费送给大家。
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我是沉默王二，一枚沉默但有趣的程序员，感谢各位同学的：点赞、收藏和评论，我们下篇见！
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