手机网页及网站设计 pdf,wordpress主题谁的最好,网站下要加个备案号 怎么做,找人做一个网站多少钱问题#xff1a;通常我会这么定义列表#xff1a;ListString names new ArrayList()names类型使用List接口#xff0c;那么具体实现该如何选择。 什么时候应该用LinkedList替代ArrayList#xff0c;反之亦然#xff1f;这里大家可以关注一下我的个人专栏…问题通常我会这么定义列表ListString names new ArrayList()names类型使用List接口那么具体实现该如何选择。 什么时候应该用LinkedList替代ArrayList反之亦然这里大家可以关注一下我的个人专栏《Java 进阶集中营》每天会给大家即时分享一个最新的java技术资讯有优秀的java技术内容也欢迎分享在我的专栏。JAVA 进阶集中营​zhuanlan.zhihu.com总结大多数情况下相比LinkedList更推荐使用ArrayList或ArrayDeque。如果不确定可以直接选用ArrayList。LinkedList和ArrayList是List接口的两种不同实现。LinkedList采用双向链表实现。ArrayList通过动态调整数组大小实现。与标准链表和数组操作一样不同的实现方法算法运行时也不同。对于LinkedListEget(int index)复杂度为On平均步长n/4add(E element)复杂度为O1add(int index, E element)复杂度为On平均步长n/4。但是当index 0时复杂度为O1--- LinkedListE的主要优点。remove(int index)复杂度为On平均步长n/4Iterator.remove()复杂度为O1。---LinkedListE的主要优点ListIterator.add(E element)复杂度为O1。这是LinkedListE的一个主要优点。注意许多操作平均需要n/4步长最好的情况下例如index 0步长为常数最坏的情况下需要n/2步列表中间。对于ArrayListEget(int index)复杂度为O1--- ArrayListE的主要优点add(E element)分摊后的复杂度为O1但最坏的情况是On因为需要调整数组大小并进行拷贝addint indexE element复杂度为On平均步长n/2remove(int index)复杂度为On平均步长n/2Iterator.remove()复杂度为On平均步长n/2ListIterator.add(E element)复杂度为On平均步长n/2注意许多操作要求平均步长为n/2最好情况下列表末尾步长为常数最坏情况下列表开始需要n步LinkedListE可以使用iterator实现固定时间插入或删除但只能顺序访问元素。换句话说可以向前或向后遍历列表但是在列表中查找固定位置元素花费的时间与列表大小成正比。Javadoc中这么写道“在列表中建立索引会从列头或列尾开始遍历从更靠近的位置开始”这些方法平均复杂度为On平均步长n/4尽管index 0时复杂度为O(1)。另一方面ArrayListE支持快速随机读取访问因此获取任何元素都能在恒定时间内完成。但是除了列尾在其它任何位置添加或删除元素都需要把后面的所有元素移位。同样如果添加的元素多于底层数组的容量则会分配一个新数组大小是之前的1.5倍并把旧数组复制到新数组中。因此在ArrayList中添加元素时间复杂度最差为On平均情况下为常数。因此根据您打算执行的操作选择对应的实现。遍历这两种List开销都很小。从技术上看ArrayList更快但除非确实对性能要求十分敏感否则不必担心。遍历的复杂度都是常量使用LinkedList其中一个好处可以重用已有iterator插入和删除元素。然后修改本地列表即可操作的时间复杂度为O1。在ArrayList中数组余下的部分需要移动即拷贝。而在LinkedList中执行seek操作遍历最坏时间复杂度为On平均步长n/2而ArrayList中可以直接计算位置进行访问复杂度为O1。在LinkedList列头增加或删除操作时间复杂度为O1而ArrayList需要On。请注意ArrayDeque可以用来替代LinkedList适合在列头添加和删除元素但它不是List。另外如果列表很大请记住内存使用情况也有所不同。每个LinkedList元素都有额外开销因为里面还存储了指向下一个和上一个元素的指针。ArrayLists没有这种开销。但是无论是否实际添加了元素ArrayList都会分配初始容量大小的内存。ArrayList默认初始容量很小Java 1.4-1.8中设为10。但是由于底层实现是数组因此如果添加很多元素则必须调整数组大小。如果提前知道需要添加很多元素为避免调整数组大小带来的开销在创建ArrayList时需要设置更大的初始容量。答案2(案例分析)现代计算机体系结构中ArrayList性能几乎在所有情况下都得到大大提升。因此除非一些非常独特和极端的情况应避免使用LinkedList。从理论上讲LinkedList的add(E element)时间复杂度为O(1)。同样在列表中间添加元素应该非常有效。实际并非如此因为LinkedList是一种对缓存不友好的数据结构。从性能的角度看只有在极少数情况下LinkedList的性能会优于缓存友好的ArrayList。下面是在随机位置插入元素的基准测试结果。就像你看到的那样ArrayList的效率要高得多。尽管从理论上讲每次向列表中插入元素都需要“移动”数组中后续n个后元素个数越少越好在缓存更大、速度更快的下一代硬件上运行得出的结论更明确LinkedList完成相同工作所需的时间更长。有两个主要原因主要原因LinkedList节点随机分布在整个内存中。RAM“随机访问存储器”并不是真正随机需要获取内存块进行缓存。这个操作非常耗时并且当这种操作频繁发生时需要一直替换缓存中的内存页 - 缓存未命中 - 缓存效率低下。ArrayList元素存储在连续内存中这正是现代CPU架构优化的内容。其次LinkedList需要保留指向前一个与后一个元素的指针这意味着每个元素的内存消耗是ArrayList的3倍。DynamicIntArray是一个自定义ArrayList实现元素类型为Int原始类型而非Object。因此所有数据实际上都是相邻存储因此效率更高。记住一个关键因素获取存储块比访问单个存储单元的开销更大。这就是为什么读取器1MB顺序内存要比从不同内存块中读取同样的数据量快400倍的原因延迟数据比较〜2012 ---------------------------------- L1 cache reference 0.5 ns Branch mispredict 5 ns L2 cache reference 7 ns 14x L1 cache Mutex lock/unlock 25 ns Main memory reference 100 ns 20x L2 cache, 200x L1 cache Compress 1K bytes with Zippy 3,000 ns 3 us Send 1K bytes over 1 Gbps network 10,000 ns 10 us Read 4K randomly from SSD* 150,000 ns 150 us ~1GB/sec SSD Read 1 MB sequentially from memory 250,000 ns 250 us Round trip within same datacenter 500,000 ns 500 us Read 1 MB sequentially from SSD* 1,000,000 ns 1,000 us 1 ms ~1GB/sec SSD, 4X memory Disk seek 10,000,000 ns 10,000 us 10 ms 20x datacenter roundtrip Read 1 MB sequentially from disk 20,000,000 ns 20,000 us 20 ms 80x memory, 20X SSD Send packet CA-Netherlands-CA 150,000,000 ns 150,000 us 150 ms来源每个程序员都应该知道的延迟数据为了让观点表达得更清晰可以查看列表开头的add element结果。从理论上讲这只是一种情况。其实LinkedList应该表现得更好而ArrayList的结果应该不及它注意这是C Std库的基准测试。但是根据我之前的经验C和Java的结果非常类似。源代码复制连续内存是现代CPU的一种优化理论在不断演变实际上又让ArrayList和Vector效率变得更高。参考文中发布的所有基准测试均来自KjellHedström。在他的博客上可以找到更多数据。博客地址https://kjellkod.wordpress.com/