概述

LinkedList弥补了ArrayList增删较慢的问题,但在查找方面又逊色于ArrayList,所以在使用时需要根据场景灵活选择。对于这两个频繁使用的集合类,掌握它们的源码并正确使用,可以让我们的代码更高效。

  • LinkedList 是一个继承于AbstractSequentialList的双向循环链表。它也可以被当作堆栈、队列或双端队列进行操作。
  • LinkedList 实现 List 接口,能对它进行队列操作。
  • LinkedList 实现 Deque 接口,即能将LinkedList当作双端队列使用。
  • LinkedList 实现了Cloneable接口,即覆盖了函数clone(),能克隆。
  • LinkedList 实现java.io.Serializable接口,这意味着LinkedList支持序列化,能通过序列化去传输。
  • LinkedList 是非同步的。

LinkedList的基本属性

LinkedList的成员变量只有三个,所以很简单。

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// 记录当前链表的长度
transient int size = 0;

// 第一个节点
transient Node<E> first;

// 最后一个节点
transient Node<E> last;

初始化

因为链表没有长度方面的问题,所以也不会涉及到扩容等问题,其构造函数也十分简洁了。

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public LinkedList() {
}

public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
this();
addAll(c);
}

一个默认的构造函数,什么都没有做,一个是用其他集合初始化,调用了一下addAll方法。addAll方法我们就不再分析了,它应该是和添加一个元素的方法是一致的。

比较重要的几个方法

LinkedList既继承了List,又继承了Deque,那它必然有一堆add、remove、addFirst、addLast等方法。这些方法的含义也相差不大,实现也是类似的,因此LinkedList又提取了新的方法,来简化这些问题。我们看看这些不对外的方法,以及它们是如何与上述函数对应的。

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//将一个元素链接到首位
private void linkFirst(E e) {
//先将原链表存起来
final Node<E> f = first;
//定义一个新节点,其next指向原来的first
final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f);
//将first指向新建的节点
first = newNode;
//原链表为空表
if (f == null)
//把last也指向新建的节点,现在first与last都指向了它
last = newNode;
else
//把原链表挂载在新建节点,也就是现在的first之后
f.prev = newNode;
size++;
modCount++;
}

//与linkFirst类似
void linkLast(E e) {
//...
}

//在某个非空节点之前添加元素
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
// assert succ != null;
//先把succ节点的前置节点存起来
final Node<E> pred = succ.prev;
//新节点插在pred与succ之间
final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
//succ的prev指针移到新节点
succ.prev = newNode;
//前置节点为空
if (pred == null)
//说明插入到了首位
first = newNode;
else
//把前置节点的next指针也指向新建的节点
pred.next = newNode;
size++;
modCount++;
}

//删除首位的元素,元素必须非空
private E unlinkFirst(Node<E> f) {
// assert f == first && f != null;
final E element = f.item;
final Node<E> next = f.next;
f.item = null;
f.next = null; // help GC
first = next;
if (next == null)
last = null;
else
next.prev = null;
size--;
modCount++;
return element;
}

private E unlinkLast(Node<E> l) {
//...
}

//删除一个指定的节点
E unlink(Node<E> x) {
//...
}

可以看到,LinkedList提供了一系列方法用来插入和删除,但是却没有再实现一个方法来进行查询,因为对链表的查询是比较慢的,所以它是通过另外的方法来实现的,我们看一下:

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public E get(int index) {
checkElementIndex(index);
return node(index).item;
}

//可以说尽力了
Node<E> node(int index) {
// assert isElementIndex(index);

//size>>1就是取一半的意思
//折半,将遍历次数减少一半
if (index < (size >> 1)) {
Node<E> x = first;
for (int i = 0; i < index; i++)
x = x.next;
return x;
} else {
Node<E> x = last;
for (int i = size - 1; i > index; i--)
x = x.prev;
return x;
}
}

最后,我们看下它如何对应那些继承来的方法:

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//引用了node方法,需要遍历
public E set(int index, E element) {
checkElementIndex(index);
Node<E> x = node(index);
E oldVal = x.item;
x.item = element;
return oldVal;
}

//也可能需要遍历
public void add(int index, E element) {
checkPositionIndex(index);

if (index == size)
linkLast(element);
else
linkBefore(element, node(index));
}

//也要遍历
public E remove(int index) {
checkElementIndex(index);
return unlink(node(index));
}

public E peek() {
final Node<E> f = first;
return (f == null) ? null : f.item;
}

public E element() {
return getFirst();
}

public E poll() {
final Node<E> f = first;
return (f == null) ? null : unlinkFirst(f);
}

public E remove() {
return removeFirst();
}

public boolean offer(E e) {
return add(e);
}

public boolean offerFirst(E e) {
addFirst(e);
return true;
}

//...

总结

LinkedList非常适合大量数据的插入与删除,但其对处于中间位置的元素,无论是增删还是改查都需要折半遍历,这在数据量大时会十分影响性能。在使用时,尽量不要涉及查询与在中间插入数据,另外如果要遍历,也最好使用foreach,也就是Iterator提供的方式。