阿里面试官：说一下ArrayList和LinkedList的区别？

面试阿里，被问：ArrayList和LinkedList的区别？我征服了他。

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本文 GitHub github.com/itwanger 已收录，里面还有一线大厂整理的面试题，以及我的系列文章。

ArrayList 和 LinkedList 是 List 接口的两种不同实现，并且两者都不是线程安全的。但初学者往往搞不清楚它们两者之间的区别，不知道什么时候该用 ArrayList，什么时候该用 LinkedList，那这篇文章就来传道受业解惑一下。

ArrayList 内部使用的动态数组来存储元素，LinkedList 内部使用的双向链表来存储元素，这也是 ArrayList 和 LinkedList 最本质的区别。

注：本文使用的 JDK 源码版本为 14，小伙伴如果发现文章中的源码和自己本地的不同时，不要担心，不是我源码贴错了，也不是你本地的源码错了，只是版本不同而已。

由于 ArrayList 和 LinkedList 内部使用的存储方式不同，导致它们的各种方法具有不同的时间复杂度。先来通过维基百科理解一下时间复杂度这个概念。

在计算机科学中，算法的时间复杂度（Time complexity）是一个函数，它定性描述该算法的运行时间。这是一个代表算法输入值的字符串的长度的函数。时间复杂度常用大 O 符号表述，不包括这个函数的低阶项和首项系数。使用这种方式时，时间复杂度可被称为是渐近的，亦即考察输入值大小趋近无穷时的情况。例如，如果一个算法对于任何大小为 n （必须比 $n_0$ 大）的输入，它至多需要 $5n^3+3n$ 的时间运行完毕，那么它的渐近时间复杂度是 $O(n{3}^{)}$。

对于 ArrayList 来说：

1）get(int index) 方法的时间复杂度为 $O(1)$，因为是直接从底层数组根据下标获取的，和数组长度无关。

public E get(int index) { 
    Objects.checkIndex(index, size); return elementData(index); } 

这也是 ArrayList 的最大优点。

2）add(E e) 方法会默认将元素添加到数组末尾，但需要考虑到数组扩容的情况，如果不需要扩容，时间复杂度为 $O(1)$。

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; } 

如果需要扩容的话，并且不是第一次（oldCapacity > 0）扩容的时候，内部执行的 Arrays.copyOf() 方法是耗时的关键，需要把原有数组中的元素复制到扩容后的新数组当中。

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)]; } } 

3）add(int index, E element) 方法将新的元素插入到指定的位置，考虑到需要复制底层数组（根据之前的判断，扩容的话，数组可能要复制一次），根据最坏的打算（不管需要不需要扩容，System.arraycopy() 肯定要执行），所以时间复杂度为 $O(n)$。

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; } 

来执行以下代码，把沉默王八插入到下标为 2 的位置上。

ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); list.add("沉默王二"); list.add("沉默王三"); list.add("沉默王四"); list.add("沉默王五"); list.add("沉默王六"); list.add("沉默王七"); list.add(2, "沉默王八"); 

System.arraycopy() 执行完成后，下标为 2 的元素为沉默王四，这一点需要注意。也就是说，在数组中插入元素的时候，会把插入位置以后的元素依次往后复制，所以下标为 2 和下标为 3 的元素都为沉默王四。

之后再通过 elementData[index] = element 将下标为 2 的元素赋值为沉默王八；随后执行 size = s + 1，数组的长度变为 7。

4）remove(int index) 方法将指定位置上的元素删除，考虑到需要复制底层数组，所以时间复杂度为 $O(n)$。

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; } 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; } 

对于 LinkedList 来说：

1）get(int index) 方法的时间复杂度为 $O(n)$，因为需要循环遍历整个链表。

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

下标小于链表长度的一半时，从前往后遍历；否则从后往前遍历，这样从理论上说，就节省了一半的时间。

如果下标为 0 或者 list.size() - 1 的话，时间复杂度为 $O(1)$。这种情况下，可以使用 getFirst() 和 getLast() 方法。

public E getFirst() { 
    final LinkedList.Node<E> f = first; if (f == null) throw new NoSuchElementException(); return f.item; } public E getLast() { 
    final LinkedList.Node<E> l = last; if (l == null) throw new NoSuchElementException(); return l.item; } 

first 和 last 在链表中是直接存储的，所以时间复杂度为 $O(1)$。

2）add(E e) 方法默认将元素添加到链表末尾，所以时间复杂度为 $O(1)$。

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++; } 

3）add(int index, E element) 方法将新的元素插入到指定的位置，需要先通过遍历查找这个元素，然后再进行插入，所以时间复杂度为 $O(n)$。

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

如果下标为 0 或者 list.size() - 1 的话，时间复杂度为 $O(1)$。这种情况下，可以使用 addFirst() 和 addLast() 方法。

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

linkFirst() 只需要对 first 进行更新即可。

public void addLast(E e) { 
    linkLast(e); } 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++; } 

linkLast() 只需要对 last 进行更新即可。

需要注意的是，有些文章里面说，LinkedList 插入元素的时间复杂度近似 $O(1)$，其实是有问题的，因为 add(int index, E element) 方法在插入元素的时候会调用 node(index) 查找元素，该方法之前我们之间已经确认过了，时间复杂度为 $O(n)$，即便随后调用 linkBefore() 方法进行插入的时间复杂度为 $O(1)$，总体上的时间复杂度仍然为 $O(n)$ 才对。

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++; } 

4）remove(int index) 方法将指定位置上的元素删除，考虑到需要调用 node(index) 方法查找元素，所以时间复杂度为 $O(n)$。

public E remove(int index) { 
    checkElementIndex(index); return unlink(node(index)); } E unlink(LinkedList.Node<E> x) { 
    // assert x != null; final E element = x.item; final LinkedList.Node<E> next = x.next; final LinkedList.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; } 

通过时间复杂度的比较，以及源码的分析，我相信小伙伴们在选择的时候就有了主意，对吧？

需要注意的是，如果列表很大很大，ArrayList 和 LinkedList 在内存的使用上也有所不同。LinkedList 的每个元素都有更多开销，因为要存储上一个和下一个元素的地址。ArrayList 没有这样的开销。

但是，ArrayList 占用的内存在声明的时候就已经确定了（默认大小为 10），不管实际上是否添加了元素，因为复杂对象的数组会通过 null 来填充。LinkedList 在声明的时候不需要指定大小，元素增加或者删除时大小随之改变。

另外，ArrayList 只能用作列表；LinkedList 可以用作列表或者队列，因为它还实现了 Deque 接口。

我在写这篇文章的时候，遇到了一些问题，所以请教了一些大厂的技术大佬，结果有个朋友说，“如果真的不知道该用 ArrayList 还是 LinkedList，就选择 ArrayList 吧！”

我当时以为他在和我开玩笑呢，结果通过时间复杂度的分析，好像他说得有道理啊。查询的时候，ArrayList 比 LinkedList 快，这是毋庸置疑的；插入和删除的时候，之前有很多资料说 LinkedList 更快，时间复杂度为 $O(1)$，但其实不是的，因为要遍历列表，对吧？

反而 ArrayList 更轻量级，不需要在每个元素上维护上一个和下一个元素的地址。

我这样的结论可能和大多数文章得出的结论不符，那么我想，选择权交给小伙伴们，你们在使用的过程中认真地思考一下，并且我希望你们把自己的思考在留言区放出来。

我是沉默王二，一枚有颜值却靠才华苟且的程序员。关注即可提升学习效率，别忘了三连啊，点赞、收藏、留言，我不挑，奥利给。

注：如果文章有任何问题，欢迎毫不留情地指正。

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