面经手册 · 第 8 篇《LinkedList 插入速度比 ArrayList 快?你确定吗?》

用户头像
小傅哥
关注
发布于: 2020 年 08 月 31 日
面经手册 · 第8篇《LinkedList插入速度比ArrayList快?你确定吗?》

作者:小傅哥

博客:https://bugstack.cn



沉淀、分享、成长,让自己和他人都能有所收获!😄



一、前言



你以为考你个数据结构是要造火箭?



🚕汽车75马力就够奔跑了,那你怎么还想要2.0涡轮+9AT呢?大桥两边的护栏你每次走的时候都会去摸吗?那怎么没有护栏的大桥你不敢上呢?



很多时候,你额外的能力才是自身价值的体现,不要以为你的能力就只是做个业务开发每天CRUD,并不是产品让你写CRUD,而是因为你的能力只能产品功能设计成CRUD。



就像数据结构、算法逻辑、源码技能,它都是可以为你的业务开发赋能的,也是写出更好、更易扩展程序的根基,所以学好这份知识非常有必要。



*本文涉及了较多的代码和实践验证图稿,欢迎关注公众号:bugstack虫洞栈,回复下载得到一个链接打开后,找到ID:19🤫获取!*



二、面试题



谢飞机,ArrayList资料看了吧?嗯,那行问问你哈🦀



****:ArrayList和LinkedList,都用在什么场景呢?



****:啊,这我知道了。ArrayList是基于数组实现、LinkedList是基于双向链表实现,所以基于数据结构的不同,遍历和查找多的情况下用ArrayList、插入和删除频繁的情况下用LinkedList。



****:嗯,那LinkedList的插入效率一定比ArrayList好吗?



****:对,好!



送你个飞机✈,回去等消息吧!






其实,飞机回答的也不是不对,只是不全面。出门后不甘心买瓶肥宅水又回来,跟面试官聊了2个点,要到了两张图,如下;







如图,分别是;10万100万1000万,数据在两种集合下不同位置的插入效果,所以:,不能说LinkedList插入就快,ArrayList插入就慢,还需要看具体的操作情况。



接下来我们带着数据结构和源码,具体分析下。



三、数据结构



Linked + List = 链表 + 列表 = LinkedList = 链表列表





LinkedList,是基于链表实现,由双向链条next、prev,把数据节点穿插起来。所以,在插入数据时,是不需要像我们上一章节介绍的ArrayList那样,扩容数组。



但,又不能说所有的插入都是高效,比如中间区域插入,他还需要遍历元素找到插入位置。具体的细节,我们在下文的源码分析中进行讲解,也帮谢飞机扫除疑惑。



四、源码分析



1. 初始化



与ArrayList不同,LinkedList初始化不需要创建数组,因为它是一个链表结构。而且也没有传给构造函数初始化多少个空间的入参,例如这样是不可以的,如下;





但是,构造函数一样提供了和ArrayList一些相同的方式,来初始化入参,如下这四种方式;



@Test
public void test_init() {
// 初始化方式;普通方式
LinkedList<String> list01 = new LinkedList<String>();
list01.add("a");
list01.add("b");
list01.add("c");
System.out.println(list01);
// 初始化方式;Arrays.asList
LinkedList<String> list02 = new LinkedList<String>(Arrays.asList("a", "b", "c"));
System.out.println(list02);
// 初始化方式;内部类
LinkedList<String> list03 = new LinkedList<String>()\\{
{add("a");add("b");add("c");}
\\};
System.out.println(list03);
// 初始化方式;Collections.nCopies
LinkedList<Integer> list04 = new LinkedList<Integer>(Collections.nCopies(10, 0));
System.out.println(list04);
}
// 测试结果
[a, b, c]
[a, b, c]
[a, b, c]
[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
Process finished with exit code 0



  • 这些方式都可以初始化操作,按需选择即可。



2. 插入



LinkedList的插入方法比较多,List中接口中默认提供的是add,也可以指定位置插入。但在LinkedList中还提供了头插addFirst和尾插addLast



关于插入这部分就会讲到为什么;有的时候LinkedList插入更耗时、有的时候ArrayList插入更好。



2.1 头插



先来看一张数据结构对比图,回顾下ArrayList的插入也和LinkedList插入做下对比,如下;





看上图我们可以分析出几点;

  1. ArrayList 头插时,需要把数组元素通过Arrays.copyOf的方式把数组元素移位,如果容量不足还需要扩容。

  2. LinkedList 头插时,则不需要考虑扩容以及移位问题,直接把元素定位到首位,接点链条链接上即可。



2.1.1 源码



这里我们再对照下LinkedList头插的源码,如下;



private void linkFirst(E e) {
final Node<E> f = first;
final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f);
first = newNode;
if (f == null)
last = newNode;
else
f.prev = newNode;
size++;
modCount++;
}



  • first,首节点会一直被记录,这样就非常方便头插。

  • 插入时候会创建新的节点元素,new Node<>(null, e, f),紧接着把新的头元素赋值给first。

  • 之后判断f节点是否存在,不存在则把头插节点作为最后一个节点、存在则用f节点的上一个链条prev链接。

  • 最后记录size大小、和元素数量modCount。modCount用在遍历时做校验,modCount != expectedModCount



2.1.2 验证



ArrayList、LinkeList,头插源码验证



@Test
public void test_ArrayList_addFirst() {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
list.add(0, i);
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}
@Test
public void test_LinkedList_addFirst() {
LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
list.addFirst(i);
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}



比对结果:





  • 这里我们分别验证,10万、100万、1000万的数据量,在头插时的一个耗时情况。

  • 如我们数据结构对比图中一样,ArrayList需要做大量的位移和复制操作,而LinkedList的优势就体现出来了,耗时只是实例化一个对象。



2.2 尾插



先来看一张数据结构对比图,回顾下ArrayList的插入也和LinkedList插入做下对比,如下;





看上图我们可以分析出几点;

  1. ArrayList 尾插时,是不需要数据位移的,比较耗时的是数据的扩容时,需要拷贝迁移。

  2. LinkedList 尾插时,与头插相比耗时点会在对象的实例化上。



2.2.1 源码



这里我们再对照下LinkedList尾插的源码,如下;



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++;
}



  • 与头插代码相比几乎没有什么区别,只是first换成last

  • 耗时点只是在创建节点上,Node<E>



2.2.2 验证



ArrayList、LinkeList,尾插源码验证



@Test
public void test_ArrayList_addLast() {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
list.add(i);
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}
@Test
public void test_LinkedList_addLast() {
LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
list.addLast(i);
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}



比对结果:





  • 这里我们分别验证,10万、100万、1000万的数据量,在尾插时的一个耗时情况。

  • 如我们数据结构对比图中一样,ArrayList 不需要做位移拷贝也就不那么耗时了,而LinkedList则需要创建大量的对象。所以这里ArrayList尾插的效果更好一些。



2.3 中间插



先来看一张数据结构对比图,回顾下ArrayList的插入也和LinkedList插入做下对比,如下;





看上图我们可以分析出几点;



  1. ArrayList 中间插入,首先我们知道他的定位时间复杂度是O(1),比较耗时的点在于数据迁移和容量不足的时候扩容。

  2. LinkedList 中间插入,链表的数据实际插入时候并不会怎么耗时,但是它定位的元素的时间复杂度是O(n),所以这部分以及元素的实例化比较耗时。



2.3.1 源码



这里看下LinkedList指定位置插入的源码;



使用add(位置、元素)方法插入:



public void add(int index, E element) {
checkPositionIndex(index);
if (index == size)
linkLast(element);
else
linkBefore(element, node(index));
}



位置定位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;
}
}



  • size >> 1,这部分的代码判断元素位置在左半区间,还是右半区间,在进行循环查找。



执行插入:



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++;
}



  • 找到指定位置插入的过程就比较简单了,与头插、尾插,相差不大。

  • 整个过程可以看到,插入中比较耗时的点会在遍历寻找插入位置上。



2.3.2 验证



ArrayList、LinkeList,中间插入源码验证



@Test
public void test_ArrayList_addCenter() {
ArrayList<Integer> list = new ArrayList<Integer>();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
list.add(list.size() >> 1, i);
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}
@Test
public void test_LinkedList_addCenter() {
LinkedList<Integer> list = new LinkedList<Integer>();
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < 1000000; i++) {
list.add(list.size() >> 1, i);
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}



比对结果:





  • 这里我们分别验证,10万、100万、1000万的数据量,在中间插时的一个耗时情况。

  • 可以看到Linkedlist在中间插入时,遍历寻找位置还是非常耗时了。所以不同的情况下,需要选择不同的List集合做业务。



3. 删除



讲了这么多插入的操作后,删除的知识点就很好理解了。与ArrayList不同,删除不需要拷贝元素,LinkedList是找到元素位置,把元素前后链连接上。基本如下图;





  • 确定出要删除的元素x,把前后的链接进行替换。

  • 如果是删除首尾元素,操作起来会更加容易,这也就是为什么说插入和删除快。但中间位置删除,需要遍历找到对应位置。



3.1 删除操作方法



源码:



@Test
public void test_remove() {
LinkedList<String> list = new LinkedList<String>();
list.add("a");
list.add("b");
list.add("c");
list.remove();
list.remove(1);
list.remove("a");
list.removeFirst();
list.removeLast();
list.removeAll(Arrays.asList("a", "b"));
}



3.2 源码



删除操作的源码都差不多,分为删除首尾节点与其他节点时候,对节点的解链操作。这里我们举例一个删除其他位置的源码进行学习,如下;



list.remove("a");



public boolean remove(Object o) {
if (o == null) {
for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
if (x.item == null) {
unlink(x);
return true;
}
}
} else {
for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
if (o.equals(x.item)) {
unlink(x);
return true;
}
}
}
return false;
}



  • 这一部分是元素定位,和 unlink(x)解链。循环查找对应的元素,这部分没有什么难点。



unlink(x)解链



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;
}



这部分源码主要有以下几个知识点;

  1. 获取待删除节点的信息;元素item、元素下一个节点next、元素上一个节点prev。

  2. 如果上个节点为空则把待删除元素的下一个节点赋值给首节点,否则把待删除节点的下一个节点,赋值给待删除节点的上一个节点的子节点。

  3. 同样待删除节点的下一个节点next,也执行2步骤同样操作。

  4. 最后是把删除节点设置为null,并扣减size和modeCount数量。



4. 遍历



接下来说下遍历,ArrayList与LinkedList的遍历都是通用的,基本包括5种方式。



这里我们先初始化出待遍历的集合1千万数据;



int xx = 0;
@Before
public void init() {
for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
list.add(i);
}
}



4.1 普通for循环



@Test
public void test_LinkedList_for0() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
xx += list.get(i);
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}



4.2 增强for循环



@Test
public void test_LinkedList_for1() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
for (Integer itr : list) {
xx += itr;
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}



4.3 Iterator遍历



@Test
public void test_LinkedList_Iterator() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
Iterator<Integer> iterator = list.iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Integer next = iterator.next();
xx += next;
}
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime))
}



4.4 forEach循环



@Test
public void test_LinkedList_forEach() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
list.forEach(integer -> {
xx += integer;
});
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}



4.5 stream(流)



@Test
public void test_LinkedList_stream() {
long startTime = System.currentTimeMillis();
list.stream().forEach(integer -> {
xx += integer;
});
System.out.println("耗时:" + (System.currentTimeMillis() - startTime));
}



那么,以上这5种遍历方式谁最慢呢?按照我们的源码学习分析下吧,欢迎留下你的答案在评论区!



五、总结



  • ArrayList与LinkedList都有自己的使用场景,如果你不能很好的确定,那么就使用ArrayList。但如果你能确定你会在集合的首位有大量的插入、删除以及获取操作,那么可以使用LinkedList,因为它都有相应的方法;addFirstaddLastremoveFirstremoveLastgetFirstgetLast,这些操作的时间复杂度都是O(1),非常高效。

  • LinkedList的链表结构不一定会比ArrayList节省空间,首先它所占用的内存不是连续的,其次他还需要大量的实例化对象创造节点。虽然不一定节省空间,但链表结构也是非常优秀的数据结构,它能在你的程序设计中起着非常优秀的作用,例如可视化的链路追踪图,就是需要链表结构,并需要每个节点自旋一次,用于串联业务。

  • 程序的精髓往往就是数据结构的设计,这能为你的程序开发提供出非常高的效率改变。可能目前你还不能用到,但万一有一天你需要去造🚀火箭了呢?



六、系列文章





发布于: 2020 年 08 月 31 日 阅读数: 741
用户头像

小傅哥

关注

公众号:bugstack虫洞栈 2019.04.03 加入

作者小傅哥多年从事一线互联网Java开发的学习历程技术汇总,旨在为大家提供一个清晰详细的学习教程,侧重点更倾向编写Java核心内容。如果能为您提供帮助,请给予支持(关注、点赞、分享)!

评论 (1 条评论)

发布
用户头像
如果只是测试插入速度的话,用一个固定的Integer比较好吧,这样计算的时间就不包含自动转换之类的耗时了。我本地1000万数据,ArrayList尾插入Integer 1 的话耗时100多毫秒。
2020 年 08 月 31 日 18:08
回复
没有更多了
面经手册 · 第8篇《LinkedList插入速度比ArrayList快?你确定吗?》