本文基于jdk1.8进行分析。
linkedlist和arraylist都是常用的java集合。arraylist是数组，linkedlist是链表，是双向链表。它的节点的数据结构如下。
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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; } } |
成员变量如下。它有头节点和尾节点2个指针。
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transient int size = 0 ; /** * pointer to first node. * invariant: (first == null && last == null) || * (first.prev == null && first.item != null) **/ transient node<e> first; /** * pointer to last node. * invariant: (first == null && last == null) || * (last.next == null && last.item != null) **/ transient node<e> last; |
下面看一下主要方法。首先是get方法。如下图。链表的get方法效率很低，这一点需要注意，也就是说，我们可以用for循环get(i)的方式去遍历arraylist，但千万不要这样去遍历linkedlist。因为linkedlist进行get时，需要把从头结点或尾节点一个一个的找到第i个元素，效率很低。遍历linkedlist时应该使用foreach方式。
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/** * returns the element at the specified position in this list. * @param index index of the element to return * @return the element at the specified position in this list * @throws indexoutofboundsexception {@inheritdoc} **/ public e get( int index) { checkelementindex(index); return node(index).item; } /** * returns the (non-null) node at the specified element index. **/ 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; } } |
下面是add方法，add方法把待添加的元素添加到链表末尾即可。
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/** * appends the specified element to the end of this list. * <p>this method is equivalent to {@link #addlast}. * @param e element to be appended to this list * @return {@code true} (as specified by {@link collection#add}) **/ public boolean add(e e) { linklast(e); return true ; } /** * links e as last element. **/ 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++; } |
this is the end。
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，谢谢大家对的支持。如果你想了解更多相关内容请查看下面相关链接
原文链接：https://blog.csdn.net/li_canhui/article/details/85004699
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