探索JAVA系列(二)LinkedList插入数据真的比ArrayList快吗?

实验

jdk版本1.8,测试平台mbp2016

在数据尾部插入数据

测试代码

package com.lly.springtest1.collection;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;

/**
 * @ClassName ICollection
 * @Description TODO
 * @Author lly
 * @Date 2019/3/5 9:29 AM
 * @Version 1.0
 **/
@Slf4j
public class ICollection {

    public static void test() {
        LinkedList links = new LinkedList<>();
        int len = 6553631;
        log.info(len + "");
        long btime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            links.add("sss");
        }
        long etime = System.currentTimeMillis();
        log.info("耗时:{},大小:{}", etime - btime, links.size());

        long btime1 = System.currentTimeMillis();
        ArrayList arrays = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            arrays.add("sss");
        }
        long etime1 = System.currentTimeMillis();
        log.info("耗时:{},大小:{}", etime1 - btime1, arrays.size());

    }

    public static void main(String[] args) {
        ICollection.test();
    }
}

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测试结果

此时我们的数量级别是百万级别,我们惊讶的发现ArrayList插入效率要比LinkedList快接近20倍,为什么?why?我们明明记得在学习java集合的时候,明确的知道是ArrayList查询快,增删慢的,LinkedList的特细则与之相反的,可是现实测试却跟定义不一样呢,那我们在多做点测试,改变数量级别看看十万,万,千级别的测试结果,我们改变插入集合的数据量大小测试。
首先降低到十万级别

发现测试的插入效率已经很接近了
万级别

这时候我们发现和十万级别的测试结果差不多,还是ArrayList插入快一点
接着我们降低到千级别

此时两者的效率差不多,还是没有体现出书中定义的2者关于插入效率的问题,问题还是没有得到解决,那么我们思考一下,上面的实验我们都是默认插入的末尾的,是否跟我么插入的顺序有关系吗,我们下面测试一下将数据插入的头部

在数组头部插入数据

package com.lly.springtest1.collection;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;

/**
 * @ClassName ICollection
 * @Description TODO
 * @Author lly
 * @Date 2019/3/5 9:29 AM
 * @Version 1.0
 **/
@Slf4j
public class ICollection {

    public static void test() {
        LinkedList links = new LinkedList<>();
        int len = 100000;
        log.info(len + "");
        long btime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            links.addFirst("sss");
        }
        long etime = System.currentTimeMillis();
        log.info("耗时:{},LinkedList大小:{}", etime - btime, links.size());

        long btime1 = System.currentTimeMillis();
        ArrayList arrays = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            arrays.add(0,"sss");
        }
        long etime1 = System.currentTimeMillis();
        log.info("耗时:{},ArrayList大小:{}", etime1 - btime1, arrays.size());

    }

    public static void main(String[] args) {
        ICollection.test();
    }
}

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此时我们发现,在万级别LinkedList的插入性能就看出来了

此时我们发现,在十万级别LinkedList的插入性能是ArrayList的100+倍,那么我们下面再测试一下在数组中间部分插入数据

在数组中间插入数据

package com.lly.springtest1.collection;

import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedList;

/**
 * @ClassName ICollection
 * @Description TODO
 * @Author lly
 * @Date 2019/3/5 9:29 AM
 * @Version 1.0
 **/
@Slf4j
public class ICollection {

    public static void test() {
        LinkedList links = new LinkedList<>();
        int len = 10000;
        log.info(len + "");
        long btime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            links.add(links.size() / 2, "sss");
        }
        long etime = System.currentTimeMillis();
        log.info("耗时:{},LinkedList大小:{}", etime - btime, links.size());

        long btime1 = System.currentTimeMillis();
        ArrayList arrays = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            arrays.add(arrays.size() / 2, "sss");
        }
        long etime1 = System.currentTimeMillis();
        log.info("耗时:{},ArrayList大小:{}", etime1 - btime1, arrays.size());

    }

    public static void main(String[] args) {
        ICollection.test();
    }
}

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数据量万级别Linkedlist插入效率比ArrayList慢20倍

数据量十万级别Linkedlist插入效率比ArrayList慢160+倍

下面让我系统测试一下其他数量级数据,并且加上随机插入测试

public static void test(int listSize, int type) {
        LinkedList links = new LinkedList<>();
        log.info("数组长度:{},插入方式{}", listSize, type);
        long btime = System.currentTimeMillis();
        for (int i = 0; i < listSize; i++) {
            switch (type) {
                case 0:
                    links.addFirst("测试数据");
                    break;
                case 1:
                    links.add(links.size() / 2, "测试数据");
                    break;
                case 2:
                    links.addLast("测试数据");
                    break;
                default:
                    Random random = new Random();
                    int rd = random.nextInt(links.size()+1);
                    links.add(rd, "测试数据");
            }

        }
        long etime = System.currentTimeMillis();
        log.info("耗时:{}ms,LinkedList大小:{}", etime - btime, links.size());

        long btime1 = System.currentTimeMillis();
        ArrayList arrays = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < listSize; i++) {
            switch (type) {
                case 0:
                    arrays.add(0, "测试数据");
                    break;
                case 1:
                    arrays.add(arrays.size() / 2, "测试数据");
                    break;
                case 2:
                    arrays.add("测试数据");
                    break;
                default:
                    Random random = new Random();
                    int rd = random.nextInt(arrays.size()+1);
                    arrays.add(rd, "测试数据");
            }

        }
        long etime1 = System.currentTimeMillis();
        log.info("耗时:{}ms,ArrayList大小:{}", etime1 - btime1, arrays.size());

    }
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测试结果

  • 在集合头部插入实验数据

  • 在集合中间插入实验数据

  • 在集合尾部插入实验数据

  • 在集合随机位置插入数据

源码分析

在指定位置插入

LinkedList源码

 public void add(int index, E element) {
        checkPositionIndex(index);

        if (index == size)
            linkLast(element);
        else
            linkBefore(element, node(index));
    }
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  • 判断是否超过链表长度,超过则抛错误
  • 如果是插入最后的位置直接使用linkLast方法而不必去遍历查询对应位置
  • node方法寻找index所指向的Node,首先判断index是否大于size/2,大于则从末尾往前找,小于则从0开始往后找
  • 找到之后就是new一个node对象,设置指针的问题
    LinkedList:性能主要在于遍历链表查找index

ArrayList源码

 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++;
    }
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  • rangeCheckForAdd判断index是否合法
  • ensureCapacityInternal判断是否需要扩容
  • arraycopy数组复制,从index开始把后面的数组元素全部复制到相对后一位的位置,该方法是native方法而且是连续内存复制问题,因此性能影响也没想象中的大
  • elementData将element赋值给数组index元素

ArrayList:影响ArrayList性能的主要因素是扩容和数组复制,但是当size很大时数组扩容影响就会变小,那么此时的效率就会提升,此时如果在中间部分插入数据时候,我们要插入的位置为i,数组长度是n,那么就要变动i之后的n-i的数据。

在头部部插入

LinkedList源码

public void addFirst(E e) {
    linkFirst(e);
}
private void linkFirst(E e) {
    final Node f = first;
    final Node newNode = new Node<>(null, e, f);
    first = newNode;
    if (f == null)
        last = newNode;
    else
        f.prev = newNode;
    size++;
    modCount++;
}
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可以看到LinkedList直接在头部时候不必遍历,所以效率很高,体现了LinkedList的插入效率高的特性

ArrayList源码解释同(指定位置插入)

在尾部插入

LinkedList源码

  public boolean add(E e) {
        linkLast(e);
        return true;
    }
   void linkLast(E e) {
        final Node l = last;
        final Node newNode = new Node<>(l, e, null);
        last = newNode;
        if (l == null)
            first = newNode;
        else
            l.next = newNode;
        size++;
        modCount++;
    }
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LinkedList:用传入的值new一个Node对象,然后尾指针指向该新的Node

ArrayList源码

  public boolean add(E e) {
        ensureCapacityInternal(size + 1);  // Increments modCount!!
        elementData[size++] = e;
        return true;
    }
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ArrayList:如果超出容量需要扩容,不需扩容时直接数组元素赋值

结论:当数据量越来越大时,ArrayList比LinkedList快
原因:当数据量大时,ArrayList每次扩容都能得到很大的新空间,解决了前期频繁扩容的劣势,而LinkedList虽然有尾指针,但是每次add都要将对象new成一个Node(而ArrayList直接数组对应位置元素赋值)

结论

数据量\插入位置 头部 中间 尾部 随机
效率持平 效率持平 效率持平 效率持平
LinkedList插入快 效率持平 效率持平 ArrayList插入快
LinkedList插入快 ArrayList插入快 效率持平 ArrayList插入快
十万 LinkedList插入快 ArrayList插入快 ArrayList插入快 ArrayList插入快
百万 LinkedList插入快 ArrayList插入快 ArrayList插入快 ArrayList插入快
  • 在尾部插入数据,数据量较小时LinkedList比较快,因为ArrayList要频繁扩容,当数据量大时ArrayList比较快,因为ArrayList扩容是当前容量*1.5,大容量扩容一次就能提供很多空间,当ArrayList不需扩容时效率明显比LinkedList高,因为直接数组元素赋值不需new Node
  • 在首部插入数据,LinkedList较快,因为LinkedList遍历插入位置花费时间很小,而ArrayList需要将原数组所有元素进行一次System.arraycopy
  • 插入位置越往中间,LinkedList效率越低,因为它遍历获取插入位置是从两头往中间搜,index越往中间遍历越久,因此ArrayList的插入效率可能会比LinkedList高
  • 插入位置越往后,ArrayList效率越高,因为数组需要复制后移的数据少了,那么System.arraycopy就快了,因此在首部插入数据LinkedList效率比ArrayList高,尾部插入数据ArrayList效率比LinkedList高
  • inkedList可以实现队列,栈等数据结构,这是它的优势

转载于:https://juejin.im/post/5c7dd5ece51d457cb60884d9

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