LinkedList

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简介

LinkedList 这个集合的底层是一个链表,特点是元素有序且可以重复。

类定义如下:

1public class LinkedList<E>
2    extends AbstractSequentialList<E>
3    implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable {}

和 ArrayList 集合一样,LinkedList 集合也实现了 Cloneable 接口和 Serializable 接口,分别用来支持克隆以及支持序列化。List 接口也不用多说,定义了一套 List 集合类型的方法规范。

注意,相对于 ArrayList 集合,LinkedList 集合多实现了一个 Deque 接口,这是一个双向队列接口,双向队列就是两端都可以进行增加和删除操作。

字段属性

1// 元素(节点)的个数
2transient int size = 0;
3
4// 指向第一个节点的指针
5transient Node<E> first;
6
7// 指向最后一个节点的指针
8transient Node<E> last;

其中 Node 类是 LinkedList 类中的一个内部类,其中每一个元素代表一个 Node 类对象。

 1private static class Node<E> {
 2    E item;
 3    Node<E> next;
 4    Node<E> prev;
 5
 6    Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
 7        this.item = element;
 8        this.next = next;
 9        this.prev = prev;
10    }
11}

在这个 Node 类中有 next 和 prev 指针,分别指向链表中上一个 node 和下一个 node

构造函数

1public LinkedList() {}
2
3public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
4    this();
5    addAll(c);
6}

LinkedList 有两个构造函数,第一个是默认的空的构造函数,第二个是将已有元素的集合 Collection 的实例添加到 LinkedList 中,调用的是 addAll() 方法,这个方法下面我们会介绍。

注意:LinkedList 是没有初始化链表大小的构造函数,因为链表不像数组,一个定义好的数组是必须要有确定的大小,然后去分配内存空间,而链表不一样,它没有确定的大小,通过指针的移动来指向下一个内存地址的分配。

添加元素

  • LinkedList 是没有虚节点的,第一个结点 prev 指向 null

addFirst(E e):将指定元素添加到链表头

addLast(E e) / add(E e):将指定元素添加到链表尾部

add(int index, E element):将指定的元素插入此链表中的指定位置

addAll(Collection<? extends E> c):按照指定集合的迭代器返回的顺序,将指定集合c中的所有元素追加到此链表的末尾

addAll(int index, Collection<? extends E> c):将集合 c 中所有元素插入到指定索引的位置。

  • 其实 addAll(Collection<? extends E> c) == addAll(size, Collection<? extends E> c)

以上就是 LinkedList 集合中添加元素的各种方式,可以发现 LinkedList 每次添加元素只是改变元素的上一个指针引用和下一个指针引用,而且没有扩容。对比于 ArrayList ,是需要扩容的,而且在中间插入元素时,后面的所有元素都要移动一位,两者插入元素时的效率差异很大。

每次进行添加操作,都有modCount++ 的操作。

删除元素

删除元素和添加元素一样,也是通过更改指向上一个节点和指向下一个节点的引用即可,这里就不作图形展示了。

remove() / removeFirst():从列表中移除并返回第一个元素

removeLast():从列表中移除并返回最后一个元素

remove(int index):删除此链表中指定位置的元素,返回该元素

remove(Object o):如果存在,则从该链表中删除第一次出现的指定元素

  • 此方法本质上和 remove(int index) 没多大区别,都是通过循环判断元素进行删除,需要注意的是,remove(Object o) 是只删除第一次出现的元素。

修改元素

set(int index, E element) :用指定的元素替换此列表中指定位置的元素。

这里主要是通过 node(index) 方法获取指定索引位置的节点,然后修改此节点位置的元素即可。

查找元素

getFirst():返回此链表中的第一个元素

getLast():返回此链表中的最后一个元素

get(int index):返回指定索引处的元素

indexOf(Object o):返回此链表中指定元素第一次出现的索引,如果此链表不包含元素,则返回-1

遍历集合

先说区别:

  • 普通for循环:每次遍历一个索引的元素之前,都要访问之前所有的索引。

  • 每次访问一个元素后,都会用游标记录当前访问元素的位置,遍历一个元素,记录一个位置。

普通 for 循环

如下:

1LinkedList<String> linkedList = new LinkedList<>();
2linkedList.add("A");
3linkedList.add("B");
4linkedList.add("C");
5linkedList.add("D");
6for(int i = 0 ; i < linkedList.size() ; i++){
7    System.out.print(linkedList.get(i)+" ");  
8}

需要注意的是, get(int index) 方法每次都要遍历该索引之前的所有元素,这句话这么理解:

比如上面的一个 LinkedList 集合,放入了 A、B、C、D 四个元素。总共需要四次遍历:

  • 第一次遍历打印 A:只需遍历一次。
  • 第二次遍历打印 B:需要先找到 A,然后再找到 B 打印。
  • 第三次遍历打印 C:需要先找到 A,然后找到 B,最后找到 C 打印。
  • 第四次遍历打印 D:需要先找到 A,然后找到 B,然后找到 C,最后找到 D。

也就是说每次调用 get(int index) 方法时,都是从最前面开始依次往后遍历。这样的话如果集合元素很多,越查找到后面(当然此处的get方法进行了优化,查找前半部分从前面开始遍历,查找后半部分从后面开始遍历,但是需要的时间还是很多)花费的时间越多。那么如何改进呢?

迭代器

如下:

 1LinkedList<String> linkedList = new LinkedList<>();
 2linkedList.add("A");
 3linkedList.add("B");
 4linkedList.add("C");
 5linkedList.add("D");
 6
 7// 从前往后打印
 8Iterator<String> listIt = linkedList.listIterator();
 9while(listIt.hasNext()){
10    System.out.print(listIt.next()+" ");  // A B C D
11}
12
13// 从后往前打印
14// 通过适配器模式实现的接口,作用是倒叙打印链表
15Iterator<String> it = linkedList.descendingIterator(); 
16while(it.hasNext()){
17    System.out.print(it.next()+" ");       // D C B A
18}

在 LinkedList 集合中也有一个内部类 ListItr,方法实现大体上也差不多,通过移动游标指向每一次要遍历的元素,不用在遍历某个元素之前都要从头开始。其方法实现也比较简单:

  1public ListIterator<E> listIterator(int index) {
  2    checkPositionIndex(index);
  3    return new ListItr(index);
  4}
  5
  6private class ListItr implements ListIterator<E> {
  7    private Node<E> lastReturned;
  8    private Node<E> next;
  9    private int nextIndex;
 10    private int expectedModCount = modCount;
 11
 12    ListItr(int index) {
 13        // assert isPositionIndex(index);
 14        next = (index == size) ? null : node(index);
 15        nextIndex = index;
 16    }
 17
 18    public boolean hasNext() {
 19        return nextIndex < size;
 20    }
 21
 22    public E next() {
 23        checkForComodification();
 24        if (!hasNext())
 25            throw new NoSuchElementException();
 26
 27        lastReturned = next;
 28        next = next.next;
 29        nextIndex++;
 30        return lastReturned.item;
 31    }
 32
 33    public boolean hasPrevious() {
 34        return nextIndex > 0;
 35    }
 36
 37    public E previous() {
 38        checkForComodification();
 39        if (!hasPrevious())
 40            throw new NoSuchElementException();
 41
 42        lastReturned = next = (next == null) ? last : next.prev;
 43        nextIndex--;
 44        return lastReturned.item;
 45    }
 46
 47    public int nextIndex() {
 48        return nextIndex;
 49    }
 50
 51    public int previousIndex() {
 52        return nextIndex - 1;
 53    }
 54
 55    public void remove() {
 56        checkForComodification();
 57        if (lastReturned == null)
 58            throw new IllegalStateException();
 59
 60        Node<E> lastNext = lastReturned.next;
 61        unlink(lastReturned);
 62        if (next == lastReturned)
 63            next = lastNext;
 64        else
 65            nextIndex--;
 66        lastReturned = null;
 67        expectedModCount++;
 68    }
 69
 70    public void set(E e) {
 71        if (lastReturned == null)
 72            throw new IllegalStateException();
 73        checkForComodification();
 74        lastReturned.item = e;
 75    }
 76
 77    public void add(E e) {
 78        checkForComodification();
 79        lastReturned = null;
 80        if (next == null)
 81            linkLast(e);
 82        else
 83            linkBefore(e, next);
 84        nextIndex++;
 85        expectedModCount++;
 86    }
 87
 88    public void forEachRemaining(Consumer<? super E> action) {
 89        Objects.requireNonNull(action);
 90        while (modCount == expectedModCount && nextIndex < size) {
 91            action.accept(next.item);
 92            lastReturned = next;
 93            next = next.next;
 94            nextIndex++;
 95        }
 96        checkForComodification();
 97    }
 98
 99    final void checkForComodification() {
100        if (modCount != expectedModCount)
101            throw new ConcurrentModificationException();
102    }
103}

这里需要重点注意的是 modCount 字段,前面在增加和删除元素的时候,都会进行自增操作 modCount,这是因为如果想一边迭代,一边用集合自带的方法进行删除或者新增操作,都会抛出异常。(使用迭代器的增删方法不会抛异常)

1final void checkForComodification() {
2    if (modCount != expectedModCount)
3        throw new ConcurrentModificationException();
4}

比如:

 1LinkedList<String> linkedList = new LinkedList<>();
 2linkedList.add("A");
 3linkedList.add("B");
 4linkedList.add("C");
 5linkedList.add("D");
 6
 7Iterator<String> listIt = linkedList.listIterator();
 8while(listIt.hasNext()){
 9    System.out.print(listIt.next()+" ");   // A B C D
10    // linkedList.remove();    // 此处会抛出异常
11    listIt.remove();           // 这样可以进行删除操作
12}

迭代器的另一种形式就是使用 foreach 循环,底层实现也是使用的迭代器:

1LinkedList<String> linkedList = new LinkedList<>();
2linkedList.add("A");
3linkedList.add("B");
4linkedList.add("C");
5linkedList.add("D");
6for(String str : linkedList){
7    System.out.print(str + "");
8}

迭代器和 for 循环性能差异测试

 1LinkedList<Integer> linkedList = new LinkedList<>();
 2for(int i = 0 ; i < 10000 ; i++){        // 向链表中添加一万个元素
 3    linkedList.add(i);
 4}
 5
 6long beginTimeFor = System.currentTimeMillis();
 7for(int i = 0 ; i < 10000 ; i++){
 8    System.out.print(linkedList.get(i));
 9}
10long endTimeFor = System.currentTimeMillis();
11System.out.println("使用普通for循环遍历10000个元素需要的时间:"+ (endTimeFor - beginTimeFor));
12
13long beginTimeIte = System.currentTimeMillis();
14Iterator<Integer> it = linkedList.listIterator();
15while(it.hasNext()){
16    System.out.print(it.next()+" ");
17}
18long endTimeIte = System.currentTimeMillis();
19System.out.println("使用迭代器遍历10000个元素需要的时间:"+ (endTimeIte - beginTimeIte));

打印结果:

1使用普通for循环遍历10000个元素需要的时间100
2使用迭代器遍历10000个元素需要的时间24

可以看出当打印10000个元素时,两者的时间大约相差3倍,当元素个数更多时,性能差距将会更大。