前面lz已经充分介绍了有关于list接口的大部分知识，如arraylist、linkedlist、vector、stack，通过这几个知识点可以对list接口有了比较深的了解了。只有通过归纳总结的知识才是你的知识。所以下面lz就list接口做一个总结。推荐阅读：
java提高篇（二一）-----ArrayList
java提高篇（二二）-----LinkedList
java提高篇（二九）-----Vector
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Java提高篇（三一）-----Stack
一、List接口概述
List接口，成为有序的Collection也就是序列。该接口可以对列表中的每一个元素的插入位置进行精确的控制，同时用户可以根据元素的整数索引（在列表中的位置）访问元素，并搜索列表中的元素。 下图是List接口的框架图：
通过上面的框架图，可以对List的结构了然于心，其各个类、接口如下：
Collection：Collection 层次结构 中的根接口。它表示一组对象，这些对象也称为 collection 的元素。对于Collection而言，它不提供任何直接的实现，所有的实现全部由它的子类负责。
AbstractCollection：提供 Collection 接口的骨干实现，以最大限度地减少了实现此接口所需的工作。对于我们而言要实现一个不可修改的 collection，只需扩展此类，并提供 iterator 和 size 方法的实现。但要实现可修改的 collection，就必须另外重写此类的 add 方法（否则，会抛出 UnsupportedOperationException），iterator 方法返回的迭代器还必须另外实现其 remove 方法。
terator：迭代器。
ListIterator：系列表迭代器，允许程序员按任一方向遍历列表、迭代期间修改列表，并获得迭代器在列表中的当前位置。
List：继承于Collection的接口。它代表着有序的队列。
AbstractList：List 接口的骨干实现，以最大限度地减少实现“随机访问”数据存储（如数组）支持的该接口所需的工作。
Queue：队列。提供队列基本的插入、获取、检查操作。
Deque：一个线性 collection，支持在两端插入和移除元素。大多数 Deque 实现对于它们能够包含的元素数没有固定限制，但此接口既支持有容量限制的双端队列，也支持没有固定大小限制的双端队列。
AbstractSequentialList：提供了 List 接口的骨干实现，从而最大限度地减少了实现受“连续访问”数据存储（如链接列表）支持的此接口所需的工作。从某种意义上说，此类与在列表的列表迭代器上实现“随机访问”方法。
LinkedList：List 接口的链接列表实现。它实现所有可选的列表操作。
ArrayList：List 接口的大小可变数组的实现。它实现了所有可选列表操作，并允许包括 null 在内的所有元素。除了实现 List 接口外，此类还提供一些方法来操作内部用来存储列表的数组的大小。
Vector：实现可增长的对象数组。与数组一样，它包含可以使用整数索引进行访问的组件。
Stack：后进先出（LIFO）的对象堆栈。它通过五个操作对类 Vector 进行了扩展 ，允许将向量视为堆栈。
Enumeration：枚举，实现了该接口的对象，它生成一系列元素，一次生成一个。连续调用 nextElement 方法将返回一系列的连续元素。
二、使用场景
学习知识的根本目的就是使用它。每个知识点都有它的使用范围。集合也是如此，在Java中集合的家族非常庞大，每个成员都有最适合的使用场景。在刚刚接触List时，LZ就说过如果涉及到“栈”、“队列”、“链表”等操作，请优先考虑用List。至于是那个List则分如下：
1、对于需要快速插入、删除元素，则需使用LinkedList。
2、对于需要快速访问元素，则需使用ArrayList。
3、对于“单线程环境”或者“多线程环境，但是List仅被一个线程操作”，需要考虑使用非同步的类，如果是“多线程环境，切List可能同时被多个线程操作”，考虑使用同步的类（如Vector）。
2.1ArrayList、LinkedList性能分析
在List中我们使用最普遍的就是LinkedList和ArrayList，同时我们也了解了他们两者之间的使用场景和区别。
public class ListTest {
private static final int COUNT = 100000;
private static ArrayList arrayList = new ArrayList<>();
private static LinkedList linkedList = new LinkedList<>();
private static Vector vector = new Vector<>();
public static void insertToList(List list){
long startTime = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0 ; i < COUNT ; i++){
list.add(0,i);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("插入 " + COUNT + "元素" + getName(list) + "花费 " + (endTime - startTime) + " 毫秒");
}
public static void deleteFromList(List list){
long startTime = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0 ; i < COUNT ; i++){
list.remove(0);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("删除" + COUNT + "元素" + getName(list) + "花费 " + (endTime - startTime) + " 毫秒");
}
public static void readList(List list){
long startTime = System.currentTimeMillis();
for(int i = 0 ; i < COUNT ; i++){
list.get(i);
}
long endTime = System.currentTimeMillis();
System.out.println("读取" + COUNT + "元素" + getName(list) + "花费 " + (endTime - startTime) + " 毫秒");
}
private static String getName(List list) {
String name = "";
if(list instanceof ArrayList){
name = "ArrayList";
}
else if(list instanceof LinkedList){
name = "LinkedList";
}
else if(list instanceof Vector){
name = "Vector";
}
return name;
}
public static void main(String[] args) {
insertToList(arrayList);
insertToList(linkedList);
insertToList(vector);
System.out.println("--------------------------------------");
readList(arrayList);
readList(linkedList);
readList(vector);
System.out.println("--------------------------------------");
deleteFromList(arrayList);
deleteFromList(linkedList);
deleteFromList(vector);
}
}运行结果:
插入 100000元素ArrayList花费 3900 毫秒 插入 100000元素LinkedList花费 15 毫秒 插入 100000元素Vector花费 3933 毫秒 -------------------------------------- 读取100000元素ArrayList花费 0 毫秒 读取100000元素LinkedList花费 8877 毫秒 读取100000元素Vector花费 16 毫秒 -------------------------------------- 删除100000元素ArrayList花费 4618 毫秒 删除100000元素LinkedList花费 16 毫秒 删除100000元素Vector花费 4759 毫秒
从上面的运行结果我们可以清晰的看出ArrayList、LinkedList、Vector增加、删除、遍历的效率问题。下面我就插入方法add(int index, E element),delete、get方法各位如有兴趣可以研究研究。
首先我们先看三者之间的源码：
ArrayList
public void add(int index, E element) {
rangeCheckForAdd(index); //检查是否index是否合法
ensureCapacityInternal(size + 1); //扩容操作
System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1, size - index); //数组拷贝
elementData[index] = element; //插入
size++;
}rangeCheckForAdd、ensureCapacityInternal两个方法没有什么影响，真正产生影响的是System.arraycopy方法，该方法是个JNI函数，是在JVM中实现的。声明如下：
public static native void arraycopy(Object src, int srcPos, Object dest, int destPos, int length);
目前LZ无法看到源码，具体的实现不是很清楚，不过System.arraycopy源码分析对其进行了比较清晰的分析。但事实上我们只需要了解该方法会移动index后面的所有元素即可，这就意味着ArrayList的add(int index, E element)方法会引起index位置之后所有元素的改变，这真是牵一处而动全身。
LinkedList
public void add(int index, E element) {
checkPositionIndex(index);
if (index == size) //插入位置在末尾
linkLast(element);
else
linkBefore(element, node(index));
}该方法比较简单，插入位置在末尾则调用linkLast方法，否则调用linkBefore方法，其实linkLast、linkBefore都是非常简单的实现，就是在index位置插入元素，至于index具体为知则有node方法来解决，同时node对index位置检索还有一个加速作用，如下：
Node<E> node(int index) {
if (index < (size >> 1)) { //如果index 小于 size/2 则从头开始查找
Node<E> x = first;
for (int i = 0; i < index; i++)
x = x.next;
return x;
} else { //如果index 大于 size/2 则从尾部开始查找
Node<E> x = last;
for (int i = size - 1; i > index; i--)
x = x.prev;
return x;
}
}所以linkedList的插入动作比ArrayList动作快就在于两个方面。1：linkedList不需要执行元素拷贝动作，没有牵一发而动全身的大动作。2:查找插入位置有加速动作即：若index
Vector
Vector的实现机制和ArrayList一样，同样是使用动态数组来实现的，所以他们两者之间的效率差不多，add的源码也一样，如下：
public void add(int index, E element) {
insertElementAt(element, index);
}
public synchronized void insertElementAt(E obj, int index) {
modCount++;
if (index > elementCount) {
throw new ArrayIndexOutOfBoundsException(index
+ " > " + elementCount);
}
ensureCapacityHelper(elementCount + 1);
System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1, elementCount - index);
elementData[index] = obj;
elementCount++;
}上面是针对ArrayList、LinkedList、Vector三者之间的add（int index,E element)方法的解释，解释了LinkedList的插入动作要比ArrayList、Vector的插入动作效率为什么要高出这么多！至于delete、get两个方法LZ就不多解释了。
同时LZ在写上面那个例子时发现了一个非常有趣的现象，就是linkedList在某些时候执行add方法时比ArrayList方法会更慢！至于在什么情况？为什么会慢LZ下篇博客解释，当然不知道这个情况各位是否也遇到过？？
2.2、Vector和ArrayList的区别
四、更多
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以上就是Java提高篇（三二）-----List总结的内容，更多相关内容请关注PHP中文网（www.php.cn）！
