arraylist 并非语法糖，而是基于动态数组实现的成熟集合类；其核心逻辑与手动扩容数组相似，但通过智能扩容策略（如 1.5 倍增长）实现了 o(1) 摊还插入时间复杂度，而 naïve 线性扩容会导致 o(n²) 性能退化。两者均在堆内存中存储数据，但 arraylist 具备泛型支持、接口契约、边界安全及经过充分验证的工程优化。
在 Java 中，ArrayList 的底层确实是一个动态扩容的普通数组——它没有使用任何 native 代码或 JVM 特殊机制，完全由纯 Java 实现。从这个角度看，你自定义的 myArrayList 类在思想上与 ArrayList 高度一致：维护一个底层数组、一个元素计数器（size），并在容量不足时创建更大数组并复制数据。然而，这种“形似”掩盖了关键的工程差异与设计权衡。
? 核心差异：不只是“方便”，更是正确性与效率的保障
| 维度 | myArrayList（示例） | ArrayList（JDK 实现） |
|---|---|---|
| 泛型支持 | 仅支持 int，硬编码类型，无法复用 | 支持 ArrayList |
| 扩容策略 | 每次 +10（线性增长）→ O(N²) 时间复杂度 | 按当前容量 1.5 倍扩容（如 newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1)）→ O(1) 摊还插入成本 |
| 边界行为 | set(i, x) 超出范围时隐式扩容（类似稀疏数组） | set(i, x) 要求 i |
| 内存布局 | 存储原始 int → 零装箱开销，但丧失多态性 | 存储 Integer 对象 → 有装箱/拆箱成本，但可参与面向接口编程（如 List extends Number>） |
| 功能完备性 | 仅基础增删查，无迭代器、批量操作、结构性修改检查等 | 完整实现 List 接口，支持 subList()、replaceAll()、spliterator() 及 fail-fast 迭代器 |
✅ 关键性能对比示例：向空容器添加 N 个元素 myArrayList（+10 策略）：第 1 次扩容复制 10 个元素，第 2 次复制 20 个……总复制量 ≈ Σ₁^N i ≈ N²/2 → O(N²) ArrayList（1.5 倍策略）：扩容次数约 log₁.₅N，每次复制量呈几何级数增长，总复制量 ≈ 2N → O(N) 摊还复杂度
// JDK ArrayList 的典型扩容逻辑（简化示意）
private Object[] grow(int minCapacity) {
int oldCapacity = elementData.length;
// 关键：新容量 = 旧容量 + 旧容量/2（即 1.5 倍）
int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);
if (newCapacity - minCapacity < 0)
newCapacity = minCapacity;
return elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}⚠️ 不可忽视的工程现实
- 堆内存使用一致：二者底层数组均分配在 JVM 堆中（new int[...] 和 new Object[...] 都是堆对象），不存在栈/本地内存差异。
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不要重复造轮子：除非有极端场景（如高频数值计算需避免装箱、或嵌入式环境严控内存碎片），否则自行实现 ArrayList 几乎必然导致：
- 更差的缓存局部性（小步长扩容导致内存不连续）
- 缺少并发安全包装（Collections.synchronizedList() 或 CopyOnWriteArrayList）
- 无结构性修改检测（ConcurrentModificationException）
- 无 JMH 基准测试验证的边界 case 覆盖（如负容量、溢出处理）
✅ 正确的选择路径
- ✅ 通用场景：直接使用 ArrayList
—— 它是经过 20+ 年演进、数十亿行生产代码验证的最优解。 - ✅ 高性能数值计算：选用专业库，如 Trove（TIntArrayList）、Eclipse Collections（MutableIntList）或 JDK 17+ 的 Vector API（面向 SIMD 优化）。
- ✅ 深度理解原理：阅读 OpenJDK 源码（src/java.base/share/classes/java/util/ArrayList.java），重点关注 ensureCapacityInternal()、grow() 和 rangeCheck() 的协同设计。
? 终极建议：把省下的重复实现时间，用于学习 ArrayList 如何与 Arrays.sort() 协同优化、如何配合 Stream 实现惰性求值，或探究 List.of() 不可变集合的内存布局——这才是真正提升 Java 工程能力的正道。
