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淺談普通for循環(huán)遍歷LinkedList弊端

 更新時間:2017年01月18日 09:04:51   投稿:jingxian  
下面小編就為大家?guī)硪黄獪\談普通for循環(huán)遍歷LinkedList弊端。小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在就分享給大家,也給大家做個參考。一起跟隨小編過來看看吧

java開發(fā)過程中,用到的最多的List集合就屬ArrayList與LinkedList。對于ArrayList的遍歷,通常是下面的方法:

public static void main(String[] args)
{
  List<Integer> arrayList = 
      new ArrayList<Integer>();
  
  for (int i = 0; i < 100; i++)
    arrayList.add(i);
  for (int i = 0; i < 100; i++)
    System.out.println(arrayList.get(i));
}

假如集合換成LinkedList,可能我們就會用相同得方法進行遍歷,如下:

public static void main(String[] args)
{
  List<Integer> linkedList = 
      new LinkedList<Integer>();
  
  for (int i = 0; i < 100; i++)
    linkedList.add(i);
  for (int i = 0; i < 100; i++)
    System.out.println(linkedList.get(i));
}

請記?。?span style="color: #ff0000">這是一種非常糟糕的做法這其實已經(jīng)不是Java的問題,而是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的問題了,我相信語言從Java換成其他的也都一樣。

下面對ArrayList和LinkedList的普通for循環(huán)效率進行測試以及分析原因。

ArrayList和LinkedList使用普通for循環(huán)遍歷速度對比

先給出測試代碼:

public class ListIteratorTest
{
  private final static int LIST_SIZE = 1000;
  
  public static void main(String[] args)
  {
    List<Integer> arrayList = 
        new ArrayList<Integer>();
    List<Integer> linkedList = 
        new LinkedList<Integer>();
    
    for (int i = 0; i < LIST_SIZE; i++)
    {
      arrayList.add(i);
      linkedList.add(i);
    }
    
    long startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < arrayList.size(); i++)
      arrayList.get(i);
    System.out.println("ArrayList遍歷速度:" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
    
    startTime = System.currentTimeMillis();
    for (int i = 0; i < linkedList.size(); i++)
      linkedList.get(i);
    System.out.println("LinkedList遍歷速度:" + (System.currentTimeMillis() - startTime) + "ms");
  }
}

不斷增大LIST_SIZE,我用表格表示一下運行結(jié)果:

1000 5000 10000 50000 100000
ArrayList 0ms 1ms 2ms 3ms 3ms
LinkedList 3ms 16ms 88ms 2446ms 18848ms

下面解釋一下產(chǎn)生此現(xiàn)象的原因。從運行結(jié)果我們看到,按倍數(shù)增大List容量,ArrayList的遍歷顯得比較穩(wěn)定,而LinkedList的遍歷幾乎是爆發(fā)式的增長,再測試下去已經(jīng)沒有必要了。

ArrayList使用普通for循環(huán)遍歷快的原因

先看一下ArrayList的get方法源代碼:

public E get(int index) {
RangeCheck(index);

return (E) elementData[index];
}

看到ArrayList的get方法只是從數(shù)組里面拿一個位置上的元素罷了。我們有結(jié)論,ArrayList的get方法的時間復(fù)雜度是O(1),O(1)的意思也就是說時間復(fù)雜度是一個常數(shù),和數(shù)組的大小并沒有關(guān)系,只要給定數(shù)組的位置,直接就能定位到數(shù)據(jù)。

其實熟悉C、C++或者對指針理解的朋友一定很好理解為什么,我解釋一下為什么對數(shù)組使用get就快。

在計算機底層,數(shù)據(jù)都是有地址的,就像人有住址一樣。假設(shè)我寫了這么一句代碼:

int[3] ints = {1, 3, 5};

在Java中一個int型數(shù)據(jù)是4個字節(jié),此時計算機內(nèi)部做的事情是,在內(nèi)存空間中找到一塊連續(xù)的、足以存放3個4字節(jié)也就是12字節(jié)的數(shù)組的內(nèi)存空間,并返回該內(nèi)存空間的首地址。比方說該內(nèi)存空間的首地址是0x00吧,那么那么1就放在0x00~0x03中、3就放在0x04~0x07中、5就放在0x08~0x0B中。

這時就很簡單了,取ints[1]的時候,計算機就會算出ints[1]的數(shù)據(jù)是存放在以0x04開頭,占據(jù)4個字節(jié)空間的內(nèi)存中,因此,計算機會從0x04~0x07這塊地址空間中讀取數(shù)據(jù)出來。

整個過程,和數(shù)組有多大,并沒有關(guān)系,計算機做的只是算出起始地址-->去該地址中取數(shù)據(jù)而已,因此我們看到使用普通for循環(huán)遍歷ArrayList的速度很快,也很穩(wěn)定。

LinkedList使用普通for循環(huán)遍歷慢的原因

再看一下LinkedList的get方法做了什么:

public E get(int index) {
  return entry(index).element;
}

 Node<E> node(int index) {
     // assert isElementIndex(index);
 
     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;
    }
  }

由于LinkedList是雙向鏈表,因此第4行的意思是算出i在一半前還是一半后,一半前正序遍歷、一半后倒序遍歷,這樣會快很多,當然,先不管這個,分析一下為什么使用普通for循環(huán)遍歷LinkedList會這么慢。

原因就在第6~第7行,第11~第12行的兩個for循里面,以前者為例:

1、get(0),直接拿到0位的Node0的地址,拿到Node0里面的數(shù)據(jù)

2、get(1),直接拿到0位的Node0的地址,從0位的Node0中找到下一個1位的Node1的地址,找到Node1,拿到Node1里面的數(shù)據(jù)

3、get(2),直接拿到0位的Node0的地址,從0位的Node0中找到下一個1位的Node1的地址,找到Node1,從1位的Node1中找到下一個2位的Node2的地址,找到Node2,拿到Node2里面的數(shù)據(jù)。

后面的以此類推。

也就是說,LinkedList在get任何一個位置的數(shù)據(jù)的時候,都會把前面的數(shù)據(jù)走一遍。假如我有10個數(shù)據(jù),那么將要查詢1+2+3+4+5+5+4+3+2+1=30次數(shù)據(jù),相比ArrayList,卻只需要查詢10次數(shù)據(jù)就行了,隨著LinkedList的容量越大,差距會越拉越大。其實使用LinkedList到底要查詢多少次數(shù)據(jù),大家應(yīng)該已經(jīng)很明白了,來算一下:按照前一半算應(yīng)該是(1 + 0.5N) * 0.5N / 2,后一半算上即乘以2,應(yīng)該是(1 + 0.5N) * 0.5N = 0.25N2 + 0.5N,忽略低階項和首項系數(shù),得出結(jié)論,LinikedList遍歷的時間復(fù)雜度為O(N2),N為LinkedList的容量。

時間復(fù)雜度有以下經(jīng)驗規(guī)則:

O(1) < O(log2N) < O(n) < O(N * log2N) < O(N2) < O(N3) < 2N < 3N < N!

前四個比較好、中間兩個一般、后3個很爛。也就是說O(N2)是相對糟糕的一種時間復(fù)雜度了,N大一點,程序就會執(zhí)行得比較慢。

后記

切記一定不要使用普通for循環(huán)去遍歷LinkedList。使用迭代器或者foreach循環(huán)(foreach循環(huán)的原理就是迭代器)去遍歷LinkedList即可,這種方式是直接按照地址去找數(shù)據(jù)的,將會大大提升遍歷LinkedList的效率。

以上這篇淺談普通for循環(huán)遍歷LinkedList弊端就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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