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Java中的ArrayList和LinkedList有什么区别_性能对比与选型指南

P粉602998670

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发布时间:2026-02-28 09:27:34

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来源于php中文网

原创

arraylist的get()是o(1),linkedlist的get()是o(n);头插linkedlist用addfirst()是o(1),arraylist用add(0,e)是o(n);内存上arraylist更紧凑,linkedlist因额外引用和node对象占用更多内存且gc压力大。

java中的arraylist和linkedlist有什么区别_性能对比与选型指南

随机访问快不快,看 get(int index) 怎么跑

ArrayList 的 get() 是 O(1),直接算内存偏移就能取;LinkedList 的 get() 是 O(n),得从头或尾一路 next 或 prev 指针跳过去。百万级数据下,linkedList.get(500000) 可能比 arrayList.get(500000) 慢 10 倍以上——不是理论,是实测指针跳跃带来的 CPU 缓存失效和分支预测失败。

  • 别在 for 循环里用 linkedList.get(i) 遍历,改用增强 for 或 iterator()
  • 如果代码里写着 list.get(i)i 是变量(非固定小索引),默认按 ArrayList 写,换 LinkedList 就埋雷
  • 框架里某些泛型工具类(比如 MyBatis 的 ResultHandler)内部会调 get(0),看似安全,但若传入 LinkedList,仍会触发一次链表遍历

往开头加元素,addFirst()add(0, e) 完全不是一回事

LinkedList 的 addFirst() 是真 O(1):改 head 指针 + 新建 Node;而 ArrayList 的 add(0, e) 是 O(n),所有已有元素都要往后挪一位——哪怕只加一个字符串,也可能拷贝几万字节的数组。

  • 需要高频头插(比如日志缓冲、命令栈),优先用 LinkedList,并显式调 addFirst()push()
  • 别用 arrayList.add(0, e) 模拟队列头部入队,它比 linkedList.addFirst(e) 慢得多,且随着 size 增大,性能断崖下跌
  • 注意 add(int index, E element) 在两个类中签名一样,但行为天差地别:ArrayList 是“移动派”,LinkedList 是“指针派”

内存占用差异,在百万级数据时肉眼可见

ArrayList 存的是纯数据,比如 Integer 数组,每个元素占 4 字节(压缩指针)+ 对象头;LinkedList 每个元素额外带两个引用(prev/next),64 位 JVM 下至少多占 16 字节。100 万个 Integer,ArrayList 约占 4MB,LinkedList 轻松突破 20MB。

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  • GC 压力更大:LinkedList 创建更多短生命周期对象(Node),更容易触发 Young GC
  • 堆外缓存或序列化场景(如 RedisTemplate 存 List),LinkedList 序列化后体积更大、反序列化更慢
  • Android 开发尤其敏感:内存紧张时,LinkedList 的额外引用可能直接导致 OOM,而 ArrayList 更“省油”

别被“双向链表支持高效中间删”骗了

LinkedList 中间删除快,前提是——你已经用 ListIterator 定位到了那个节点。如果先 indexOf()remove(),等于白忙:前者遍历一遍找值,后者再遍历一遍找位置,两轮 O(n)。

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  • linkedList.remove("xxx")arrayList.remove("xxx") 时间复杂度都是 O(n),没区别
  • 真正发挥 LinkedList 中间删优势的写法是:ListIterator iter = list.listIterator(); while (iter.hasNext()) { if (cond) { iter.remove(); break; } iter.next(); }
  • 除非你明确控制迭代过程,否则所谓“LinkedList 插入删除快”基本是个幻觉——多数业务代码走的都是基于值或索引的 API,不是基于迭代器的
实际选型时,最常被忽略的一点是:**扩容成本不可见,但真实存在**。ArrayList 扩容要复制数组,但只在容量不够时发生;而 LinkedList 每次 add 都 new Node,对象分配频率高得多。JVM 的 TLAB 分配虽快,可一旦触发 GC,大量 Node 就成负担。这不是纸上谈兵,是压测时 heap dump 里一眼能看见的 pattern。

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