优化05

你好,我是刘超。
集合作为一种存储数据的容器,是我们日常开发中使用最频繁的对象类型之一。JDK 为开发者提供了一系列的集合类型,这些集合类型使用不同的数据结构来实现。因此,不同的集合类型,使用场景也不同。
很多同学在面试的时候,经常会被问到集合的相关问题,比较常见的有 ArrayList 和 LinkedList 的区别。
相信大部分同学都能回答上:“ArrayList 是基于数组实现,LinkedList 是基于链表实现。”
而在回答使用场景的时候,我发现大部分同学的答案是: “ArrayList 和 LinkedList 在新增、删除元素时,LinkedList 的效率要高于 ArrayList,而在遍历的时候,ArrayList 的效率要高于 LinkedList。” 这个回答是否准确呢?今天这一讲就带你验证。

初识 List 接口

在学习 List 集合类之前,我们先来通过这张图,看下 List 集合类的接口和类的实现关系:
我们可以看到 ArrayList、Vector、LinkedList 集合类继承了 AbstractList 抽象类,而 AbstractList 实现了 List 接口,同时也继承了 AbstractCollection 抽象类。ArrayList、Vector、LinkedList 又根据自我定位,分别实现了各自的功能。
ArrayList 和 Vector 使用了数组实现,这两者的实现原理差不多,LinkedList 使用了双向链表实现。基础铺垫就到这里,接下来,我们就详细地分析下 ArrayList 和 LinkedList 的源码实现。

ArrayList 是如何实现的?

ArrayList 很常用,先来几道测试题,自检下你对 ArrayList 的了解程度。
问题 1: 我们在查看 ArrayList 的实现类源码时,你会发现对象数组 elementData 使用了 transient 修饰,我们知道 transient 关键字修饰该属性,则表示该属性不会被序列化,然而我们并没有看到文档中说明 ArrayList 不能被序列化,这是为什么?
问题 2: 我们在使用 ArrayList 进行新增、删除时,经常被提醒“使用 ArrayList 做新增删除操作会影响效率”。那是不是 ArrayList 在大量新增元素的场景下效率就一定会变慢呢?
问题 3: 如果让你使用 for 循环以及迭代循环遍历一个 ArrayList,你会使用哪种方式呢?原因是什么?
如果你对这几道测试都没有一个全面的了解,那就跟我一起从数据结构、实现原理以及源码角度重新认识下 ArrayList 吧。

1.ArrayList 实现类

ArrayList 实现了 List 接口,继承了 AbstractList 抽象类,底层是数组实现的,并且实现了自增扩容数组大小。
ArrayList 还实现了 Cloneable 接口和 Serializable 接口,所以他可以实现克隆和序列化。
ArrayList 还实现了 RandomAccess 接口。你可能对这个接口比较陌生,不知道具体的用处。通过代码我们可以发现,这个接口其实是一个空接口,什么也没有实现,那 ArrayList 为什么要去实现它呢?
其实 RandomAccess 接口是一个标志接口,他标志着“只要实现该接口的 List 类,都能实现快速随机访问”。
public class ArrayList<E> extends AbstractList<E>
implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable

2.ArrayList 属性

ArrayList 属性主要由数组长度 size、对象数组 elementData、初始化容量 default_capacity 等组成, 其中初始化容量默认大小为 10。
//默认初始化容量
private static final int DEFAULT_CAPACITY = 10;
//对象数组
transient Object[] elementData;
//数组长度
private int size;
从 ArrayList 属性来看,它没有被任何的多线程关键字修饰,但 elementData 被关键字 transient 修饰了。这就是我在上面提到的第一道测试题:transient 关键字修饰该字段则表示该属性不会被序列化,但 ArrayList 其实是实现了序列化接口,这到底是怎么回事呢?
这还得从“ArrayList 是基于数组实现“开始说起,由于 ArrayList 的数组是基于动态扩增的,所以并不是所有被分配的内存空间都存储了数据。
如果采用外部序列化法实现数组的序列化,会序列化整个数组。ArrayList 为了避免这些没有存储数据的内存空间被序列化,内部提供了两个私有方法 writeObject 以及 readObject 来自我完成序列化与反序列化,从而在序列化与反序列化数组时节省了空间和时间。
因此使用 transient 修饰数组,是防止对象数组被其他外部方法序列化。

3.ArrayList 构造函数

ArrayList 类实现了三个构造函数,第一个是创建 ArrayList 对象时,传入一个初始化值;第二个是默认创建一个空数组对象;第三个是传入一个集合类型进行初始化。
当 ArrayList 新增元素时,如果所存储的元素已经超过其已有大小,它会计算元素大小后再进行动态扩容,数组的扩容会导致整个数组进行一次内存复制。因此,我们在初始化 ArrayList 时,可以通过第一个构造函数合理指定数组初始大小,这样有助于减少数组的扩容次数,从而提高系统性能。
public ArrayList(int initialCapacity) {
//初始化容量不为零时,将根据初始化值创建数组大小
if (initialCapacity > 0) {
this.elementData = new Object[initialCapacity];
} else if (initialCapacity == 0) {//初始化容量为零时,使用默认的空数组
this.elementData = EMPTY_ELEMENTDATA;
} else {
throw new IllegalArgumentException("Illegal Capacity: "+
initialCapacity);
}
}
public ArrayList() {
//初始化默认为空数组
this.elementData = DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA;
}

4.ArrayList 新增元素

ArrayList 新增元素的方法有两种,一种是直接将元素加到数组的末尾,另外一种是添加元素到任意位置。
public boolean add(E e) {
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
elementData[size++] = e;
return true;
}
public void add(int index, E element) {
rangeCheckForAdd(index);
ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!
System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,
size - index);
elementData[index] = element;
size++;
}
两个方法的相同之处是在添加元素之前,都会先确认容量大小,如果容量够大,就不用进行扩容;如果容量不够大,就会按照原来数组的 1.5 倍大小进行扩容,在扩容之后需要将数组复制到新分配的内存地址。
private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {
modCount++;
// overflow-conscious code
if (minCapacity - elementData.length > 0)
grow(minCapacity);
}
private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;
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);
}
当然,两个方法也有不同之处,添加元素到任意位置,会导致在该位置后的所有元素都需要重新排列,而将元素添加到数组的末尾,在没有发生扩容的前提下,是不会有元素复制排序过程的。
这里你就可以找到第二道测试题的答案了。如果我们在初始化时就比较清楚存储数据的大小,就可以在 ArrayList 初始化时指定数组容量大小,并且在添加元素时,只在数组末尾添加元素,那么 ArrayList 在大量新增元素的场景下,性能并不会变差,反而比其他 List 集合的性能要好。

5.ArrayList 删除元素

ArrayList 的删除方法和添加任意位置元素的方法是有些相同的。ArrayList 在每一次有效的删除元素操作之后,都要进行数组的重组,并且删除的元素位置越靠前,数组重组的开销就越大。
public E remove(int index) {
rangeCheck(index);
modCount++;
E oldValue = elementData(index);
int numMoved = size - index - 1;
if (numMoved > 0)
System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,
numMoved);
elementData[--size] = null; // clear to let GC do its work
return oldValue;
}

6.ArrayList 遍历元素

由于 ArrayList 是基于数组实现的,所以在获取元素的时候是非常快捷的。
public E get(int index) {
rangeCheck(index);
return elementData(index);
}
E elementData(int index) {
return (E) elementData[index];
}

LinkedList 是如何实现的?

虽然 LinkedList 与 ArrayList 都是 List 类型的集合,但 LinkedList 的实现原理却和 ArrayList 大相径庭,使用场景也不太一样。
LinkedList 是基于双向链表数据结构实现的,LinkedList 定义了一个 Node 结构,Node 结构中包含了 3 个部分:元素内容 item、前指针 prev 以及后指针 next,代码如下。
private static class Node<E> {
E item;
Node<E> next;
Node<E> prev;
Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
this.item = element;
this.next = next;
this.prev = prev;
}
}
总结一下,LinkedList 就是由 Node 结构对象连接而成的一个双向链表。在 JDK1.7 之前,LinkedList 中只包含了一个 Entry 结构的 header 属性,并在初始化的时候默认创建一个空的 Entry,用来做 header,前后指针指向自己,形成一个循环双向链表。
在 JDK1.7 之后,LinkedList 做了很大的改动,对链表进行了优化。链表的 Entry 结构换成了 Node,内部组成基本没有改变,但 LinkedList 里面的 header 属性去掉了,新增了一个 Node 结构的 first 属性和一个 Node 结构的 last 属性。这样做有以下几点好处:
first/last 属性能更清晰地表达链表的链头和链尾概念;
first/last 方式可以在初始化 LinkedList 的时候节省 new 一个 Entry;
first/last 方式最重要的性能优化是链头和链尾的插入删除操作更加快捷了。
这里同 ArrayList 的讲解一样,我将从数据结构、实现原理以及源码分析等几个角度带你深入了解 LinkedList。

1.LinkedList 实现类

LinkedList 类实现了 List 接口、Deque 接口,同时继承了 AbstractSequentialList 抽象类,LinkedList 既实现了 List 类型又有 Queue 类型的特点;LinkedList 也实现了 Cloneable 和 Serializable 接口,同 ArrayList 一样,可以实现克隆和序列化。
由于 LinkedList 存储数据的内存地址是不连续的,而是通过指针来定位不连续地址,因此,LinkedList 不支持随机快速访问,LinkedList 也就不能实现 RandomAccess 接口。
public class LinkedList<E>
extends AbstractSequentialList<E>
implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable

2.LinkedList 属性

我们前面讲到了 LinkedList 的两个重要属性 first/last 属性,其实还有一个 size 属性。我们可以看到这三个属性都被 transient 修饰了,原因很简单,我们在序列化的时候不会只对头尾进行序列化,所以 LinkedList 也是自行实现 readObject 和 writeObject 进行序列化与反序列化。
transient int size = 0;
transient Node<E> first;
transient Node<E> last;

3.LinkedList 新增元素

LinkedList 添加元素的实现很简洁,但添加的方式却有很多种。默认的 add (Ee) 方法是将添加的元素加到队尾,首先是将 last 元素置换到临时变量中,生成一个新的 Node 节点对象,然后将 last 引用指向新节点对象,之前的 last 对象的前指针指向新节点对象。
public boolean add(E e) {
linkLast(e);
return true;
}
void linkLast(E e) {
final Node<E> l = last;
final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
last = newNode;
if (l == null)
first = newNode;
else
l.next = newNode;
size++;
modCount++;
}
LinkedList 也有添加元素到任意位置的方法,如果我们是将元素添加到任意两个元素的中间位置,添加元素操作只会改变前后元素的前后指针,指针将会指向添加的新元素,所以相比 ArrayList 的添加操作来说,LinkedList 的性能优势明显。
public void add(int index, E element) {
checkPositionIndex(index);
if (index == size)
linkLast(element);
else
linkBefore(element, node(index));
}
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
// assert succ != null;
final Node<E> pred = succ.prev;
final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
succ.prev = newNode;
if (pred == null)
first = newNode;
else
pred.next = newNode;
size++;
modCount++;
}

4.LinkedList 删除元素

在 LinkedList 删除元素的操作中,我们首先要通过循环找到要删除的元素,如果要删除的位置处于 List 的前半段,就从前往后找;若其位置处于后半段,就从后往前找。
这样做的话,无论要删除较为靠前或较为靠后的元素都是非常高效的,但如果 List 拥有大量元素,移除的元素又在 List 的中间段,那效率相对来说会很低。

5.LinkedList 遍历元素

LinkedList 的获取元素操作实现跟 LinkedList 的删除元素操作基本类似,通过分前后半段来循环查找到对应的元素。但是通过这种方式来查询元素是非常低效的,特别是在 for 循环遍历的情况下,每一次循环都会去遍历半个 List。
所以在 LinkedList 循环遍历时,我们可以使用 iterator 方式迭代循环,直接拿到我们的元素,而不需要通过循环查找 List。

总结

前面我们已经从源码的实现角度深入了解了 ArrayList 和 LinkedList 的实现原理以及各自的特点。如果你能充分理解这些内容,很多实际应用中的相关性能问题也就迎刃而解了。
就像如果现在还有人跟你说,“ArrayList 和 LinkedList 在新增、删除元素时,LinkedList 的效率要高于 ArrayList,而在遍历的时候,ArrayList 的效率要高于 LinkedList”,你还会表示赞同吗?
现在我们不妨通过几组测试来验证一下。这里因为篇幅限制,所以我就直接给出测试结果了,对应的测试代码你可以访问 Github 查看和下载。
1.ArrayList 和 LinkedList 新增元素操作测试
从集合头部位置新增元素
从集合中间位置新增元素
从集合尾部位置新增元素
测试结果 (花费时间):
ArrayList>LinkedList
ArrayList<LinkedList
ArrayList<LinkedList
通过这组测试,我们可以知道 LinkedList 添加元素的效率未必要高于 ArrayList。
由于 ArrayList 是数组实现的,而数组是一块连续的内存空间,在添加元素到数组头部的时候,需要对头部以后的数据进行复制重排,所以效率很低;而 LinkedList 是基于链表实现,在添加元素的时候,首先会通过循环查找到添加元素的位置,如果要添加的位置处于 List 的前半段,就从前往后找;若其位置处于后半段,就从后往前找。因此 LinkedList 添加元素到头部是非常高效的。
同上可知,ArrayList 在添加元素到数组中间时,同样有部分数据需要复制重排,效率也不是很高;LinkedList 将元素添加到中间位置,是添加元素最低效率的,因为靠近中间位置,在添加元素之前的循环查找是遍历元素最多的操作。
而在添加元素到尾部的操作中,我们发现,在没有扩容的情况下,ArrayList 的效率要高于 LinkedList。这是因为 ArrayList 在添加元素到尾部的时候,不需要复制重排数据,效率非常高。而 LinkedList 虽然也不用循环查找元素,但 LinkedList 中多了 new 对象以及变换指针指向对象的过程,所以效率要低于 ArrayList。
说明一下,这里我是基于 ArrayList 初始化容量足够,排除动态扩容数组容量的情况下进行的测试,如果有动态扩容的情况,ArrayList 的效率也会降低。
2.ArrayList 和 LinkedList 删除元素操作测试
从集合头部位置删除元素
从集合中间位置删除元素
从集合尾部位置删除元素
测试结果 (花费时间):
ArrayList>LinkedList
ArrayList<LinkedList
ArrayList<LinkedList
ArrayList 和 LinkedList 删除元素操作测试的结果和添加元素操作测试的结果很接近,这是一样的原理,我在这里就不重复讲解了。
3.ArrayList 和 LinkedList 遍历元素操作测试
for(;;) 循环
迭代器迭代循环
测试结果 (花费时间):
ArrayList<LinkedList
ArrayList≈LinkedList
我们可以看到,LinkedList 的 for 循环性能是最差的,而 ArrayList 的 for 循环性能是最好的。
这是因为 LinkedList 基于链表实现的,在使用 for 循环的时候,每一次 for 循环都会去遍历半个 List,所以严重影响了遍历的效率;ArrayList 则是基于数组实现的,并且实现了 RandomAccess 接口标志,意味着 ArrayList 可以实现快速随机访问,所以 for 循环效率非常高。
LinkedList 的迭代循环遍历和 ArrayList 的迭代循环遍历性能相当,也不会太差,所以在遍历 LinkedList 时,我们要切忌使用 for 循环遍历。

思考题

我们通过一个使用 for 循环遍历删除操作 ArrayList 数组的例子,思考下 ArrayList 数组的删除操作应该注意的一些问题。
public static void main(String[] args)
{
ArrayList<String> list = new ArrayList<String>();
list.add("a");
list.add("a");
list.add("b");
list.add("b");
list.add("c");
list.add("c");
remove(list);//删除指定的“b”元素
for(int i=0; i<list.size(); i++)("c")()()(s : list)
{
System.out.println("element : " + s)list.get(i)
}
}
从上面的代码来看,我定义了一个 ArrayList 数组,里面添加了一些元素,然后我通过 remove 删除指定的元素。请问以下两种写法,哪种是正确的?
写法 1:
public static void remove(ArrayList<String> list)
{
Iterator<String> it = list.iterator();
while (it.hasNext()) {
String str = it.next();
if (str.equals("b")) {
it.remove();
}
}
}
写法 2:
public static void remove(ArrayList<String> list)
{
for (String s : list)
{
if (s.equals("b"))
{
list.remove(s);
}
}
}
发布了24 篇原创文章 · 获赞 0 · 访问量 414

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/WillliveWillWork/article/details/105242452