《我们一起学集合》-LinkedList

原创

蚊子

修改于 2021-02-05 10:00:37

3470

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1.前言

今天我们要研究的集合是LinkedList，在我们学习LinkedList之前，我们先看看LinkedList的相关面试题。

1.LinkedList的结构。
2.LinkedList插入元素的详细过程。
3.LinkedList和ArrayList的区别。
4.……

这些面试题都是考察我们对链表这种结构是否有了解，是否有看过相关源码实现；只要看过源码，这些问题回答起来很是轻松；废话不多说，让我们一起来看看LinkedList的源码实现。

2.概述

LinkedList底层实现是一个双向链表，这种结构非常适合队列(先入先出)和栈(先入后出)的操作；并且他实现了List和Deque接口，所以它不仅有列表的操作还有队列相关的操作；其实现的队列和栈的出队入队，出栈入栈操作时间复杂度均为O(1)，如下是其结构示意图：

3.类图

AbstractSequentialList 抽象类，提供了List接口的相关实现和迭代逻辑的实现，不过对LinkedList意义不大，因为LinkedList大量重写了其中的实现
List 接口，定义了数组的增删改查迭代遍历等相关操作。
Cloneable 接口，支持LinkedList克隆
Serializabel 接口，支持LinkedList序列化与反序列化
Deque接口，定义了队列两端插入和删除元素的相关操作。

4.属性

首先让我们看看源码中的定义：

public class LinkedList<E> extends AbstractSequentialList<E>
    implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable
{
    // 链表大小(储存元素的个数)
    transient int size = 0;
    // 头结点
    transient Node<E> first;
    // 尾结点
    transient Node<E> last;
    // 储存元素的类(节点)
    private static class Node<E> {
        // 实际储存的元素
        E item;
        // next节点
        Node<E> next;
        // prev节点
        Node<E> prev;
        Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
            this.item = element;
            this.next = next;
            this.prev = prev;
        }
    }
    // 该属性是通过继承 AbstractList 得来,列表修改的次数(版本号)
    protected transient int modCount = 0;
}

Node 是链表中储存数据的节点，他有三个属性item（存储元素），next（指向下一个节点），prev（指向上一个节点）。
size 双向链表的节点个数。
first 双向链表头，头节点的prev指向null。
last 双向链表尾，尾节点的next指向null。
modCount 版本号，记录修改次数。

5.常用方法

5-1.新增

LinkedList的新增分三类：首节点新增，指定索引节点新增，尾节点新增。首先，看看对List`接口实现的新增：

// 将指定的元素追加到此列表的末尾。 此方法等效于addLast（E）。
public boolean add(E e) {
    linkLast(e);
    return true;
}

// 将元素添加到列表尾
void linkLast(E e) {
    // 预存尾结点
    final Node<E> l = last; 
    final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
    last = newNode;
    // 判断是否为第一个插入的节点
    if (l == null) 
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

如图我们可以知道，在向末尾添加元素时先预存了last节点，然后构造新节点newNode并连接到当前尾节点，然后在更新newNode节点为last节点，最后在将节点连接完成。

指定索引节点新增：

// 将指定的元素插入此列表中的指定位置。将当前在该位置的元素（如果有）和任何后续元素右移（将其索引加一）。
public void add(int index, E element) {
    checkPositionIndex(index);
    // 小优化
    if (index == size)
        linkLast(element);
    else
        linkBefore(element, node(index));
}

// 返回指定元素索引处的（非空）节点。
Node<E> node(int index) {
    // assert isElementIndex(index);
    // 小优化，一次二分查找
    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;
    }
}

// 在非null节点succ之前插入元素e
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
    // assert succ != null;
    // 预存上一位节点
    final Node<E> pred = succ.prev; 
    final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
    // 链接新节点
    succ.prev = newNode; 
    // 判断succ是否为头节点
    if (pred == null) 
        first = newNode;
    else
        pred.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

如图我们可以知道，在指定索引位置添加元素时有5步：

通过node(int index)方法找到指定索引节点succ
先预存指定索引节点succ的prev节点为pred
构建新节点newNode并连接指定索引节点succ的prev节点和指定索引节点succ
将指定索引节点succ的prev指向newNode节点
将预存的prev节点pred的next节点指向newNode节点

通过源码我们还可以知道，node(int index)(指定索引查找节点)方法有个小优化

// 返回指定元素索引处的（非空）节点。
Node<E> node(int index) {
    // assert isElementIndex(index);
    // 小优化，一次二分查找
    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;
    }
}

它通过一次二分的方式，定位了索引在前半段还是后半段，减少了一半的查询时间，提高了查询效率。

下面是添加集合到链表的方法，插入方式和上面基本相似。

// 将指定集合中的所有元素追加到此列表的末尾，按照指定集合的迭代器返回它们的顺序。
public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {
    return addAll(size, c);
}

// 从指定位置开始，将指定集合中的所有元素插入此列表。
// 将当前在该位置的元素（如果有）和任何后续元素右移（增加其索引）
// 新元素将按照指定集合的迭代器返回的顺序显示在列表中。
public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) {
    checkPositionIndex(index); // 检查插入位置是否合法

    Object[] a = c.toArray();
    int numNew = a.length;
    if (numNew == 0)
        return false;
    // 储存上一位元素和当前index位置的元素
    Node<E> pred, succ;
    if (index == size) {
        succ = null;
        pred = last;
    } else {
        succ = node(index);
        pred = succ.prev;
    }

    for (Object o : a) {
        // 构造元素
        @SuppressWarnings("unchecked") E e = (E) o;
        Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, null);
        // 链接到链表
        if (pred == null)
            first = newNode;
        else
            pred.next = newNode;
        pred = newNode;
    }

    if (succ == null) {
        last = pred;
    } else {
        pred.next = succ;
        succ.prev = pred;
    }

    size += numNew;
    modCount++;
    return true;
}

LinkedList不仅实现了List接口，还实现了Deque接口，下面看看Deque接口的实现：

// 将指定的元素插入此列表的开头。
public void addFirst(E e) {
    linkFirst(e);
}

// 将元素添加到列表头
private void linkFirst(E e) {
    // 预存头结点
    final Node<E> f = first; 
    // 构造新节点
    final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f); 
    // 新节点升级为头节点
    first = newNode;
    // 将新节点和链表链接
    // 判断是否为第一个插入的节点
    if (f == null) 
        last = newNode;
    else
        f.prev = newNode;
    size++; // 链表大小加一
    modCount++; // 版本号加一
}

// 将指定的元素追加到此列表的末尾。 此方法等效于add（E）。
public void addLast(E e) {
    linkLast(e);
}

// 将元素添加到列表尾
void linkLast(E e) {
    // 预存尾结点
    final Node<E> l = last; 
    final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
    last = newNode;
    // 判断是否为第一个插入的节点
    if (l == null) 
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;
    size++;
    modCount++;
}

// 将指定的元素添加为此列表的尾部（最后一个元素）。
public boolean offer(E e) {
    return add(e); // add(E e)->linkLast(E e)
}

// 将指定的元素插入此列表的前面。
public boolean offerFirst(E e) {
    addFirst(e); // addFirst(E e)->linkFirst(E e)
    return true;
}

// 将指定的元素插入此列表的末尾。
public boolean offerLast(E e) {
    addLast(e); // addLast(E e)->linkLast(E e)
    return true;
}

// 将元素压入此列表表示的堆栈。换句话说，将元素插入此列表的前面。 此方法等效于addFirst（E）。
public void push(E e) {
    addFirst(e); // addFirst(E e)->linkFirst(E e)
}

通过源码我们发现LinkedList实现Deque接口的插入最终都是调用linkFirst(E e)和linkLast(E e)，其插入过程在源码中以详细注释。

5-2.删除

首先我们看看LinkedList对List接口的实现：对指定元素对象删除和对指定节点删除

// 如果存在指定元素，则从该列表中删除该元素的第一次出现。
// 如果此列表不包含该元素，则它保持不变。
// 如果此列表包含指定的元素，则返回true。
public boolean remove(Object o) {
    if (o == null) { // null值特殊处理
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
            if (x.item == null) {
                unlink(x);
                return true;
            }
        }
    } else {
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
            if (o.equals(x.item)) { // 自定义元素对象，注意重写equals
                unlink(x);
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

// 取消链接x节点
E unlink(Node<E> x) {
    // assert x != null;
    // 预存x节点Item
    final E element = x.item; 
    // 预存x节点下一位节点
    final Node<E> next = x.next; 
    // 预存x节点上一位节点
    final Node<E> prev = x.prev; 

    // x的上一位节点链接x的下一位节点
    if (prev == null) {
        first = next;
    } else {
        prev.next = next;
        x.prev = null;
    }

    // x的下一位节点链接x的上一位节点
    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        next.prev = prev;
        x.next = null;
    }

    x.item = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}

// 删除此列表中指定位置的元素。将所有后续元素向左移动（从其索引中减去一个）。返回从列表中删除的元素。
public E remove(int index) {
    checkElementIndex(index);
    return unlink(node(index));
}

通过源码发现，最终删除都是通过unlink(Node<E> x)来完成，过程如下图：

我们再来看看LinkedList对Deque接口的实现:

// 检索并删除此列表的头（第一个元素）。
public E remove() {
    return removeFirst(); // -> unlinkFirst(f)
}

// 从此列表中删除并返回第一个元素。
public E removeFirst() {
    final Node<E> f = first;
    if (f == null)
        throw new NoSuchElementException();
    return unlinkFirst(f);
}

// 取消链接非空的第一个节点f
private E unlinkFirst(Node<E> f) {
    // assert f == first && f != null;
    // 预存first节点的Item
    final E element = f.item; 
    // 预存第二个节点
    final Node<E> next = f.next; 
    f.item = null;
    f.next = null; // help GC
    // 移除第一个节点
    first = next; 
    // 连接节点
    if (next == null)
        last = null;
    else
        next.prev = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}

// 从此列表中删除并返回最后一个元素。
public E removeLast() {
    final Node<E> l = last;
    if (l == null)
        throw new NoSuchElementException();
    return unlinkLast(l);
}

// 取消链接非空的最后一个节点l
private E unlinkLast(Node<E> l) {
    // assert l == last && l != null;
    // 预存last节点Item
    final E element = l.item; 
    // 预存倒数第二个节点
    final Node<E> prev = l.prev; 
    l.item = null;
    l.prev = null; // help GC
    // 移除最后一个节点
    last = prev;
    // 连接
    if (prev == null)
        first = null;
    else
        prev.next = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}

// 检索并删除此列表的第一个元素，如果此列表为空，则返回null。
public E pollFirst() {
    final Node<E> f = first;
    return (f == null) ? null : unlinkFirst(f);
}

// 检索并删除此列表的最后一个元素，如果此列表为空，则返回null。
public E pollLast() {
    final Node<E> l = last;
    return (l == null) ? null : unlinkLast(l);
}

// 检索并删除此列表的头（第一个元素）。
public E poll() {
    final Node<E> f = first;
    return (f == null) ? null : unlinkFirst(f);
}

从源码中我们可以知道LinkedList对Deque的删除实现,最终都都是调用的unlinkFirst(Node<E> f)和unlinkLast(Node<E> l)，其移除过程在源码中有详细注释。

5-3.修改

老规矩，还是先看看源码实现：

// 用指定的元素替换此列表中指定位置的元素。
public E set(int index, E element) {
    checkElementIndex(index);
    // 返回指定元素索引处的（非空）节点。
    Node<E> x = node(index);
    E oldVal = x.item;
    x.item = element;
    return oldVal;
}

LinkedList实现的修改过程十分简单：

首先检查索引是否合法>=0&&<size。
其次通过node(int index)找到要修改的节点。
最后修改item，返回旧值。

5-4.查询

LinkedList对List接口的查询实现包括：通过索引查询和通过元素查询(从前往后和从后往前)

// 返回此列表中指定位置的元素。
public E get(int index) {
    checkElementIndex(index);
    return node(index).item;
}

// 如果此列表包含指定的元素，则返回true。
// 更正式地说，当且仅当此列表包含至少一个元素（e == null？e == null：o.equals（e））时，返回true。
public boolean contains(Object o) {
    return indexOf(o) != -1;
}

// 返回指定元素在此列表中首次出现的索引；如果此列表不包含该元素，则返回-1。
// 更正式地，返回最低索引i，使其（o == null？get（i）== null：o.equals（get（i）））;
// 如果没有这样的索引，则返回-1。
public int indexOf(Object o) {
    int index = 0;
    if (o == null) {
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
            if (x.item == null)
                return index;
            index++;
        }
    } else {
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
            if (o.equals(x.item))
                return index;
            index++;
        }
    }
    return -1;
}

// 返回指定元素在此列表中最后一次出现的索引；如果此列表不包含该元素，则返回-1。
public int lastIndexOf(Object o) {
    int index = size;
    if (o == null) {
        for (Node<E> x = last; x != null; x = x.prev) {
            index--;
            if (x.item == null)
                return index;
        }
    } else {
        for (Node<E> x = last; x != null; x = x.prev) {
            index--;
            if (o.equals(x.item))
                return index;
        }
    }
    return -1;
}

LinkedList对Deque接口的查询实现：

// 检索但不删除此列表的头（第一个元素）
public E peek() {
    final Node<E> f = first;
    return (f == null) ? null : f.item;
}

// 检索但不删除此列表的第一个元素，如果此列表为空，则返回null。
public E peekFirst() {
    final Node<E> f = first;
    return (f == null) ? null : f.item;
}

// 检索但不删除此列表的最后一个元素，如果此列表为空，则返回null。
public E peekLast() {
    final Node<E> l = last;
    return (l == null) ? null : l.item;
}

6.总结

从源码中我们可以看出链表实现队列和栈非常有优势，只需要对表头和表尾进行操作既可。而且LinkedList的属性刚好保存了头和尾的引用，所以整个操作都是O(1)的时间复杂度。

现在我们在来看看最开始的面试题:

1.LinkedList的结构。
2.LinkedList插入元素的详细过程。
3.LinkedList和ArrayList的区别。

通过源码的学习1,2两个题目可以很轻松的回答，我们重点研究第3个问题：LinkedList和ArrayList的区别。

通过上一篇《我们一起学集合》-ArrayList文章的学习，我们可以知道ArrayList底层是基于数组实现的支持动态扩容的一种数据结构

，他随机访问快，随机插入和删除慢(因为会移动元素)和LinkedList的区别有：

结构不同：ArrayList是基于数组，LinkedList是基于节点Node
效率不同：ArrayList随机访问比LinkedList效率高，因为LinkedList必须每次从头遍历查找
储存不同：ArrayList需要大量的连续储存空间，并且在连续扩容后会产生较多存碎片，而LinkedList不需要连续的储存空间，这意味着它可以使用更多内存，但它储存每个元素消耗的内存也更多，因为他必须保持每个节点的prev和next引用。

从理论上讲ArrayList删除一个元素的效率是比LinkedList低，应为ArrayList删除一个不是末尾的元素会产生元素拷贝，而LinkedList删除一个元素只是修改前后节点的引用。

从理论上讲是这样，但在实际中，由于现代计算机体系结构的缘故(cpu缓存)，在几乎所有可能的用例中，ArrayList的效率都将大大提高。主要是LinkedList的节点随机分布在整个内存中。 RAM（“随机访问内存”）并不是真正随机的，需要获取内存块以进行缓存。此操作需要时间，并且当此类获取频繁发生时缓存中的内存页面需要一直替换->缓存未命中->缓存效率不高。ArrayList元素存储在连续内存中，这更利于缓存。这也正是现代CPU体系结构正在优化的内容。