java集合之List

来源:https://www.cnblogs.com/dafanjoy/archive/2018/09/22/9690568.html
-Advertisement-
Play Games

List是java重要的數據結構之一,我們經常接觸到的有ArrayList、Vector和LinkedList三種,他們都繼承來自java.util.Collection介面,類圖如下 接下來,我們對比下這三種List的實現和不同: 一、基本實現 1、ArrayList和Vector使用了數組實現, ...


List是java重要的數據結構之一,我們經常接觸到的有ArrayList、Vector和LinkedList三種,他們都繼承來自java.util.Collection介面,類圖如下

 

接下來,我們對比下這三種List的實現和不同:

一、基本實現

1、ArrayList和Vector使用了數組實現,可以認為它們封裝了對內部數組的操作;它們兩個底層的實現基本可以認為是一致的,主要的一點區別在於對多線程的支持上面。ArrayList沒有對內部的方法做線程的同步,它不是線程安全的,而Vector內部做了線程同步,是線程安全的。

2、LinkedList使用了雙向鏈表數據結構,與基於數組實現的ArrayList和Vector相比,這是一種不同的實現方式,這也決定了他們不同的應用場景。LinkedList鏈表由一系列列表項構成,一個表項包含三個部分:元素內容、前驅表項和後驅表項,如下圖所示

     

在JDK的實現中,增加了兩個節點指針first、last分別指向首尾節點

 

二、不同之處

在這裡我們主要對比下ArrayList與LinkedList的不同之處

1、增加元素到列表尾端:

在ArrayList中增加元素到列表尾端

    public boolean add(E e) {
        ensureCapacityInternal(size + 1);  // 確保內部數組有足夠的空間
        elementData[size++] = e; //將元素加入到數組的末尾,完成添加
        return true;
    }

在這個過程當時,add的性能主要是由ensureCapacityInternal方法的實現,我們繼續往下跟蹤代碼

    private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {
        ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity));
    }

    private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {
        if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {
            return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);
        }
        return minCapacity;
    }

    private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
        modCount++;

        // overflow-conscious code
        if (minCapacity - elementData.length > 0)
            grow(minCapacity);
    }

    private void grow(int minCapacity) {
        // overflow-conscious code
        int oldCapacity = elementData.length;
        int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
        if (newCapacity - minCapacity < 0)
            newCapacity = minCapacity;
        if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)
            newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);
        // minCapacity is usually close to size, so this is a win:
        elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
    }

calculateCapacity方法會根據你對ArrayList初始化的不同,對當前elmentData這個對象數組進行非空判斷。如果它是一個空數組,則返回ArrayList預設容量和新容量比較的最大值,如果不為空則直接返回新容量。接下來在ensureExplicitCapacity方法中判斷,如果新容量大於當前對象數組的長度則調用grow方法對數組進行擴容。

在這裡我們可以看到如果ArrayList容量滿足需求時,add()其實就是直接對數組進行賦值,性能很高。而當ArraList容量無法滿足要求擴容時,需要對之前的數組進行複製操作。因此合理的數組大小有助於減少數組的擴容次數,如果使用時能夠預估ArrayList數組大小,併進行初始化,指定容量大小對性能會有所提升。

在LinkedList中增加元素到列表尾端

    //尾端插入,即將節點值為e的節點設置為鏈表的尾節點
    void linkLast(E e) {
        final Node<E> l = last;
        //構建一個前驅prev值為l,節點值為e,後驅next值為null的新節點newNode
        final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
        //將newNode作為尾節點
        last = newNode;
        //如果原尾節點為null,即原鏈表為null,則鏈表首節點也設置為newNode
        if (l == null)
            first = newNode; 
        else  //否則,原尾節點的next設置為newNode
            l.next = newNode;
        size++;
        modCount++;
    }

LinkedList由於使用了鏈表結構,因此不需要維護容量的大小,這是相比ArrayList的優勢。但每次元素的增加都需要新建一個node對象,併進行更多的賦值操作。在大數據量頻繁的調用過程中,對性能會有所影響。

2、增加元素到任意位置:

void add(int index, E element)

 由於實現上的不同,ArrayList和LinkedList在這個方法上存在存在一定的性能差異。由於ArrayList是基於數組實現的,而數組是一塊連續的記憶體空間,如果在數組的任意位置插入元素,必然導致在該位置後的所有元素需要重新排列,因此效率會比較低。

ArrayList代碼實現如下:

    public void add(int index, E element) {
        rangeCheckForAdd(index);

        ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
        //數組複製
        System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
                         size - index);
        elementData[index] = element;
        size++;
    }

可以看到,ArrayList每次插入操作,都會進行一次數組複製。並且插入的元素在List中位置越靠前,數組重組的開銷也越大。

再開LinkedList代碼實現

    public void add(int index, E element) {
        checkPositionIndex(index);

        if (index == size)
            linkLast(element);
        else
            linkBefore(element, node(index));
    }

    Node<E> node(int index) {
        // assert isElementIndex(index);

        if (index < (size >> 1)) { //元素位於前半段
            Node<E> x = first;
            for (int i = 0; i < index; i++)
                x = x.next;
            return x;
        } else {  //元素位於後半段
            Node<E> x = last;
            for (int i = size - 1; i > index; i--)
                x = x.prev;
            return x;
        }
    }
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
    // assert succ != null;
    //指定節點的前驅prev
    final Node<E> pred = succ.prev;
    //當前節點的前驅為指點節點的前驅,後繼為指定的節點
    final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
    //更新指定節點的前驅為當前節點
    succ.prev = newNode;
    //更新前驅節點的後繼
    if (pred == null)
        first = newNode;
    else
        pred.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

LinkedList中定位一個節點需要遍歷鏈表,如果新增的位置處於List的前半段,則從前往後找;若其位置處於後半段,則從後往前找。因此指定操作元素的位置越靠前或這靠後,效率都是非常高效的。但如果位置越靠中間,需要遍歷半個List,效率較低。因此LinkedList中定位一個節點需要遍歷鏈表,所以下標有關的插入、刪除時間複雜度都變為O(n) ;

3、刪除任意位置元素

 public E remove(int index) 

對ArrayList來說,remove()方法和add()方法是相同的,在刪除指定位置元素後,都要對數組進行重組。代碼如下

    public E remove(int index) {
        rangeCheck(index);

        modCount++;
        E oldValue = elementData(index);

        int numMoved = size - index - 1;
        if (numMoved > 0)
            //移動數組
            System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
                             numMoved);
        elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work

        return oldValue;
    }

可見,在進行一次有效刪除後,都要進行數組的重組。並且跟add()指定位置的元素一樣,刪除元素的位置越靠前,重組時的開銷就越大,刪除的元素位置越靠後,開銷越小

再看LinkedList中代碼的實現如下

    public E remove(int index) {
        checkElementIndex(index);
        return unlink(node(index));
    }

   Node<E> node(int index) {
        // assert isElementIndex(index);

        if (index < (size >> 1)) { //位置位於前半段
            Node<E> x = first;
            for (int i = 0; i < index; i++)
                x = x.next;
            return x;
        } else { //位置位於後半段
            Node<E> x = last;
            for (int i = size - 1; i > index; i--)
                x = x.prev;
            return x;
        }
    }

  E unlink(Node<E> x) {
    // assert x != null;
    final E element = x.item;
    final Node<E> next = x.next; //當前節點的後繼
    final Node<E> prev = x.prev; //當前節點的前驅

    if (prev == null) {
        first = next;
    } else {
        prev.next = next; //更新前驅節點的後繼為當前節點的後繼
        x.prev = null;
    }

    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        next.prev = prev; //更新後繼節點的前驅為當前節點的前驅
        x.next = null;
    }

    x.item = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
} 

可見跟之前的插入任意位置一樣,LinkedList中定位一個節點需要遍歷鏈表,效率跟刪除的元素的具體位置有關,所以刪除任意位置元素時間複雜度也為O(n) ;

4、隨機訪問

  public E get(int index)

首先看ArrayList的實現代碼如下

    public E get(int index) {
        rangeCheck(index);

        return elementData(index);
    }

    @SuppressWarnings("unchecked")
    E elementData(int index) {
        return (E) elementData[index];
    }

可見ArrayList隨機訪問是直接讀取數組第幾個下標,效率很高。

LinkedList實現代碼如下

    public E get(int index) {
        checkElementIndex(index);
        return node(index).item;
    }

    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;
        }
    }

相反LinkedList隨機訪問,每次都需要遍歷半個List確定元素位置,效率較低。

5、總結

通過比較與分析ArrayList與LinkList兩種不同實現的的List的功能代碼後,我個人感覺兩種List的具體使用真的要看實際的業務場景,有些具體的功能如新增刪除等操作根據實際情況,效率不可一概而論。在這裡進行簡單的分析只是為了個人加強理解,如有不正確的地方還望指出與海涵。

 參考資料:《Java程式性能優化》

 


您的分享是我們最大的動力!

-Advertisement-
Play Games
更多相關文章
  • 簡介: 讀寫鎖與互斥量類似,但讀寫鎖允許更高的並行性。其特性為:寫獨占,讀共用。 讀寫鎖特性: 1. 讀寫鎖是“寫模式加鎖”時,解鎖前,所有對該鎖加鎖的線程都會被阻塞。 2. 讀寫鎖是“讀模式加鎖”時,如果線程以讀模式對其加鎖會成功。如果線程以寫模式加鎖會阻塞。 3. 讀寫鎖是“讀模式加鎖”時,如果 ...
  • 標準庫 map set 大鍋燉 一,關聯容器有哪些 | 按關鍵字有序保存元素 | | | | | | map | 保存key和value | | set | 只保存key | | mulutimap | key可以重覆出現 | | multiset | key可以重覆出現 | | 無序集合 | | ...
  • 一、什麼是集合 集合就是不同對象的無序聚集。那麼鏈表和集合有什麼關係呢?我們來變個魔術。如下圖是各種顏色組成的鏈表: 下麵我們一步步把鏈表變成集合。 第一步砍去鏈接 第二步去掉重覆 第三步放到一個框里搖一搖就成集合了 可以看出集合有這些特點: 無序:鏈表去掉鏈接,就是去掉元素間有序狀態。 不重覆:去 ...
  • 一、什麼是迴圈鏈表 迴圈鏈表的節點形成一個圈。把單鏈表的尾巴指向開頭形成單迴圈鏈表。把雙向鏈表的尾巴與開頭鏈接起來就形成雙向迴圈鏈表。使用迴圈鏈表可以不斷的繞圈尋找所需要的數據,而不需要像單鏈表那樣每次都從開頭開始尋找,可以提高查詢的效率。 今天大衛哥先實現一個單向迴圈鏈表,雙向迴圈鏈表的實現就交給 ...
  • kdTree相關原理及c++實現 ...
  • 一、概念介紹 下麵這副圖是我們單鏈表運煤車隊。 每節運煤車就是單鏈表裡的元素,每節車廂里的煤炭就是元素中保存的數據。前後車通過鎖鏈相連,作為單鏈表運煤車,從1號車廂開始,每節車廂都知道後面拉著哪一節車廂,卻不知道前面是哪節車廂拉的自己。第一節車廂沒有任何車廂拉它,我們就叫它車頭,第五節車廂後面拉其他 ...
  • 這裡就不再講面向對象的相關概念知識或者與面向過程的比較了,直接進入類的學習 1.類的創建 2.封裝 3.繼承 子類可以對父類的方法進行重寫,子類調用父類的方法使用super(子類名,self),self永遠是執行該方法的調用者 python支持多繼承 多繼承中子類調用父類方法的尋找方法是按照父類聲明 ...
  • java中"Static塊"是怎麼回事,怎麼用的,有什麼意義 ...
一周排行
    -Advertisement-
    Play Games
  • 移動開發(一):使用.NET MAUI開發第一個安卓APP 對於工作多年的C#程式員來說,近來想嘗試開發一款安卓APP,考慮了很久最終選擇使用.NET MAUI這個微軟官方的框架來嘗試體驗開發安卓APP,畢竟是使用Visual Studio開發工具,使用起來也比較的順手,結合微軟官方的教程進行了安卓 ...
  • 前言 QuestPDF 是一個開源 .NET 庫,用於生成 PDF 文檔。使用了C# Fluent API方式可簡化開發、減少錯誤並提高工作效率。利用它可以輕鬆生成 PDF 報告、發票、導出文件等。 項目介紹 QuestPDF 是一個革命性的開源 .NET 庫,它徹底改變了我們生成 PDF 文檔的方 ...
  • 項目地址 項目後端地址: https://github.com/ZyPLJ/ZYTteeHole 項目前端頁面地址: ZyPLJ/TreeHoleVue (github.com) https://github.com/ZyPLJ/TreeHoleVue 目前項目測試訪問地址: http://tree ...
  • 話不多說,直接開乾 一.下載 1.官方鏈接下載: https://www.microsoft.com/zh-cn/sql-server/sql-server-downloads 2.在下載目錄中找到下麵這個小的安裝包 SQL2022-SSEI-Dev.exe,運行開始下載SQL server; 二. ...
  • 前言 隨著物聯網(IoT)技術的迅猛發展,MQTT(消息隊列遙測傳輸)協議憑藉其輕量級和高效性,已成為眾多物聯網應用的首選通信標準。 MQTTnet 作為一個高性能的 .NET 開源庫,為 .NET 平臺上的 MQTT 客戶端與伺服器開發提供了強大的支持。 本文將全面介紹 MQTTnet 的核心功能 ...
  • Serilog支持多種接收器用於日誌存儲,增強器用於添加屬性,LogContext管理動態屬性,支持多種輸出格式包括純文本、JSON及ExpressionTemplate。還提供了自定義格式化選項,適用於不同需求。 ...
  • 目錄簡介獲取 HTML 文檔解析 HTML 文檔測試參考文章 簡介 動態內容網站使用 JavaScript 腳本動態檢索和渲染數據,爬取信息時需要模擬瀏覽器行為,否則獲取到的源碼基本是空的。 本文使用的爬取步驟如下: 使用 Selenium 獲取渲染後的 HTML 文檔 使用 HtmlAgility ...
  • 1.前言 什麼是熱更新 游戲或者軟體更新時,無需重新下載客戶端進行安裝,而是在應用程式啟動的情況下,在內部進行資源或者代碼更新 Unity目前常用熱更新解決方案 HybridCLR,Xlua,ILRuntime等 Unity目前常用資源管理解決方案 AssetBundles,Addressable, ...
  • 本文章主要是在C# ASP.NET Core Web API框架實現向手機發送驗證碼簡訊功能。這裡我選擇是一個互億無線簡訊驗證碼平臺,其實像阿裡雲,騰訊雲上面也可以。 首先我們先去 互億無線 https://www.ihuyi.com/api/sms.html 去註冊一個賬號 註冊完成賬號後,它會送 ...
  • 通過以下方式可以高效,並保證數據同步的可靠性 1.API設計 使用RESTful設計,確保API端點明確,並使用適當的HTTP方法(如POST用於創建,PUT用於更新)。 設計清晰的請求和響應模型,以確保客戶端能夠理解預期格式。 2.數據驗證 在伺服器端進行嚴格的數據驗證,確保接收到的數據符合預期格 ...