LinkedList是也是很是常见的集合类，LinkedList是基于链表实现的集合。它拥有List集合的特色：java
- 存取有序
- 带索引
- 容许重复元素
还拥有Deque集合的特色：node
- 先入先出
- 双端操做
它自己的特色是：数组
- 对元素进行插入或者删除，只须要更改一些数据，不须要元素进行移动。
依然是经过源码来看看LinkedList如何实现本身的特性的。数据结构
Doubly-linked list implementation of the {@code List} and {@code Deque} interfaces. Implements all optional list operations,and permits all elements (including {@code null}).性能
对于List接口和Deque接口的双链表实现。实现了全部List接口的操做而且能存储全部的元素。测试
public class LinkedList<E> extends AbstractSequentialList<E>
implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable
能够看到LinkedList实现了一个Deque接口，实际上是说，LinkedList除了有List的特性，还有Deque的特性，那么Deque是什么呢？优化
public interface Deque<E> extends Queue<E>
public interface Queue<E> extends Collection<E>
原来是继承了Collection集合的另外一个接口。this
Queue就是咱们常说的队列，它的特性是FIFO( First In First Out )先进先出，它的操做只有两个：spa
- 把元素存进队列尾部
- 从头部取出元素
就像排队办事同样的。3d
而它的子接口Deque除了这两操做之外，还能比Queue队列有更多的功能
- 既能够添加元素到队尾，也能够添加元素到队头
- 既能够从队尾取元素，也能够从队头取元素
如此看来就像两边均可以当队头和队尾同样，因此Deque又叫双端队列 。
理所应当的，LinkedLisk也实现了这些特性，而且有Doubly-linked(双链表的特性)。
那么什么又是链表呢？
其实链表是一种线性的存储结构，意思是将要存储的数据存在一个存储单元里面，这个存储单元里面除了存放有待存储的数据之外，还存储有其下一个存储单元的地址。
双链表顾名思义，存储单元除了存储其下一个存储单元的地址，还存储了上一个存储单元的地址。每次查找数据的时候，就经过存储单元里存储的地址信息进行查找。
成员变量：
transient int size = 0; transient Node<E> first; transient Node<E> last;
只有三个，size表明LinkedList存储的元素个数。那这个Node是什么？
private static class Node<E> {
E item;
Node<E> next;
Node<E> prev;
Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {
this.item = element;
this.next = next;
this.prev = prev;
}
}
它是LinkedList内部的数据结构Node，做为LinkedList的基本存储单元，也最能体现LinkedList双链表的特性。
像这样的。
其中prev存储上一个节点的引用(地址)，next存储下一个单元的引用，item就是具体要存的数据。
First和Last用来标明队头跟队尾。
添加数据：
public boolean add(E e) {
linkLast(e);
return true;
}
void linkLast(E e) {
final Node<E> l = last;
final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
last = newNode;
if (l == null)
first = newNode;
else
l.next = newNode;
size++;
modCount++;
}
默认是调用添加到尾部的方法。前面说过，LinkedList的基本存储单元是Node，因此添加进来的数据会被封装进Node的item属性里，并且这个新Node的prev会指向前一个Node，前一个Node的next会指向这个新Node。
相似这样，可是注意画线只是一种形象的表达方法，就如上面所说，在Node里的prev属性和next属性是用来存储引用的，经过这个引用就能找到前一个Node或者后一个Node。
public void addFirst(E e) {
linkFirst(e);
}
private void linkFirst(E e) {
final Node<E> f = first;
final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f);
first = newNode;
if (f == null)
last = newNode;
else
f.prev = newNode;
size++;
modCount++;
}
public void addLast(E e) {
linkLast(e);
}
public boolean offerLast(E e) {
addLast(e);
return true;
}
其实LinkedList不少不一样名的方法，可是实现方式都是相似的，这是由于咱们有可能用LinkedList表达不一样的数据结构，虽然都是添加元素到队首/队尾，可是清晰的描述对代码的可读性是有好处的。像若是要用LinkedList表示Stack(栈)数据结构时候用push()/pop()/peek()等方法来描述，用LinkedList表示Queue(队列)数据结构时候用add()/offer()等方法来描述。(固然，更好的实现方式是多态。)
删除数据：
//删除头Node
public E removeFirst() {
final Node<E> f = first;
if (f == null)
throw new NoSuchElementException();
return unlinkFirst(f);
}
//删除操做
private E unlinkFirst(Node<E> f) {
// assert f == first && f != null;
final E element = f.item;
final Node<E> next = f.next;
f.item = null;
f.next = null; // help GC
first = next;
if (next == null)
last = null;
else
next.prev = null;
size--;
modCount++;
return element;
}
//删除尾Node
public E removeLast() {
final Node<E> l = last;
if (l == null)
throw new NoSuchElementException();
return unlinkLast(l);
}
//删除操做
private E unlinkLast(Node<E> l) {
// assert l == last && l != null;
//拿到最后一个元素存放的数据
final E element = l.item;
//拿到最后一个元素的prev前元素的引用
final Node<E> prev = l.prev;
//将它们赋值为null
l.item = null;
l.prev = null; // help GC
//如今前元素是list(最后一个Node)
last = prev;
//若是前元素已是null说明没有Node了
if (prev == null)
first = null;
else
//说明前面还有元素，那么前元素的next就存放null
prev.next = null;
size--;
modCount++;
return element;
}
先看看简单的删除， 这里是指定删除最前跟最后的元素，因此只要判断删除后Node的prev或者next是否还有值，有就说明还有Node，没有就说明LinkedList已经为空了。
怎样才算删除了头/尾Node，只要它的next/prev为空，说明没有引用指向它了，那么咱们就认为它从LinkedList里删除了，由于咱们没法经过存储单元的引用找到这个Node，因此GC很快也会来回收掉这个Node。
这只是删除头尾Node，那要是删除中间的Node呢？这要跟下面的查找和插入一块儿看。
查找元素：
public E get(int index) {
checkElementIndex(index);
return node(index).item;
}
Node<E> node(int index) {
// assert isElementIndex(index);
//若是索引小于元素个数的一半，就从前遍历
if (index < (size >> 1)) {
Node<E> x = first;
for (int i = 0; i < index; i++)
x = x.next;
return x;
} else {//不然从后遍历
Node<E> x = last;
for (int i = size - 1; i > index; i--)
x = x.prev;
return x;
}
}
数组默认是有下标的，能够一次就取出所在位置的元素，可是LinkedList底层可没有维护这么一个数组，那怎么知道第几个元素是什么呢？
笨方法，我有size个元素，我不知道你指定的index在哪，那我一个一个找过去不就完事了？毕竟个人存储单元Node记得它旁边的单元的引用(地址)。
若是你的index比我size的一半还大，那我就从后面找，由于我是双端队列，有Last的引用(地址)，因此能够调换两头。
因此，在LinkedList里面找元素可不容易，最多可能要找size/2次才能找到。
只要找到了想要的位置，那么插入和删除指定的这个Node就很简单了。
public E remove(int index) {
checkElementIndex(index);
return unlink(node(index));
}
E unlink(Node<E> x) {
// assert x != null;
//拿到所要删除的Node的item
final E element = x.item;
//后一个Node
final Node<E> next = x.next;
//前一个Node
final Node<E> prev = x.prev;
//若是前一个Node为null(说明是第一个Node)
if (prev == null) {
//那么后一个Node做为first
first = next;
} else {//不然说明前面有Node
//那前一个Node的下一个Node引用变为后一个Node
prev.next = next;
//当前的前引用变成null
x.prev = null;
}
//若是后一个Node为null(说明是最后一个Node)
if (next == null) {
//那么前一个Node做为last
last = prev;
} else {//不然说明后面还有Node
//那后一个Node的下一个Node引用变为前一个Node
next.prev = prev;
//当前的后引用变为null
x.next = null;
}
//保存的元素也设为null
x.item = null;
//元素-1
size--;
//修改次数+1
modCount++;
return element;
}
public void add(int index, E element) {
checkPositionIndex(index);
if (index == size)
linkLast(element);
else
linkBefore(element, node(index));
}
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
// assert succ != null;
//要插入位置的前一个Node
final Node<E> pred = succ.prev;
//新Node，前引用是前一个Node，后引用是当前位置的Node
final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
//后一个Node的前引用变为这个新Node
succ.prev = newNode;
//若是没有前一个Node
if (pred == null)
//说明添加的就是第一个Node了
first = newNode;
else//说明前面还有Node
//将前一个Node的后引用变为这个新的Node
pred.next = newNode;
//元素+1
size++;
modCount++;
}
只是改变了存储单元Node里的prev和next，咱们就能够认为这个Node被插入/删除了。
代码的注释配合着下图看，就会方便理解不少，其中注意区分源代码中的命名，最好拿笔记一下容易区分一些。
若是是插入元素，倒着看就能够了。
关于遍历：
咱们能够了解到，LinkedList最大的性能消耗就在node(index)这步，这会须要去查找大量的元素。可是只要找到了这个元素所在的Node，插入跟删除就很是的方便了。
因此对于get(index)这个方法，咱们须要很是当心的去使用，若是只想看一看这个位置的元素，能够用这个方法，可是若是是遍历LinkedList，千万不能够这样写：
for (int i = 0; i < linkedList.size(); i++) {
linkedList.get(i).equals(Obj);
}
这样对于每次循环,get总会从前或者从后走i次，不考虑get方法中>>1的优化的话，这是一种O(n^2)时间复杂度的作法，效率十分低下。
因此LinkedList提供了内部的Iterator迭代器供咱们使用：
private class ListItr implements ListIterator<E> {
private Node<E> lastReturned;
private Node<E> next;
private int nextIndex;
private int expectedModCount = modCount;
ListItr(int index) {
// assert isPositionIndex(index);
next = (index == size) ? null : node(index);
nextIndex = index;
}
public boolean hasNext() {
return nextIndex < size;
}
public E next() {
checkForComodification();
if (!hasNext())
throw new NoSuchElementException();
lastReturned = next;
next = next.next;
nextIndex++;
return lastReturned.item;
}
其实就是经过不断调用next()方法取得Node，而后再对Node作操做，这样时间复杂度就是O(n)了，不会有大量重复无用的遍历。
总结：其实LinkedList的特色插入、删除快，只是针对此次的操做而言的。
LinkedList作插入、删除的时候，慢在要找到具体的位置，快在只须要改变先后Node的引用地址
ArrayList作插入、删除的时候，慢在数组元素的批量赋值(前文里的System.arraycopy)，快在搜索
因此，若是待插入、删除的元素是在数据结构的前半段尤为是很是靠前的位置的时候，LinkedList的效率将大大快过ArrayList，由于ArrayList将批量copy大量的元素；越日后，对于LinkedList来讲，由于它是双向链表，因此在第2个元素后面插入一个数据和在倒数第2个元素后面插入一个元素在效率上基本没有差异，可是ArrayList因为要批量copy的元素愈来愈少，操做速度必然追上乃至超过LinkedList。
不论怎么说，须要根据具体状况来选择对应的集合，最好作一下性能测试，这样才能有更高的效率。