先看再点赞，给自己一点思考的时间，思考过后请毫不犹豫微信搜索【沉默王二】，关注这个靠才华苟且的程序员。 本文 GitHub github.com/itwanger 已收录，里面还有技术大佬整理的面试题，以及二哥的系列文章。
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 $O(n3^)$。
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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