LinkedList和ArrayList怎么选？Java列表对比解析

来到golang学习网的大家，相信都是编程学习爱好者，希望在这里学习文章相关编程知识。下面本篇文章就来带大家聊聊《LinkedList和ArrayList怎么选？Java List实现对比说明》，介绍一下，希望对大家的知识积累有所帮助，助力实战开发！

优先选LinkedList进行频繁首尾增删，因其addFirst()、removeLast()等操作为O(1)，而ArrayList在首部或中部操作最坏O(n)；但LinkedList随机访问get(int)为O(n)，内存占用更大，遍历应避免下标循环。

频繁增删首尾元素时优先选 LinkedList

因为 LinkedList 是双向链表，addFirst()、removeLast() 等操作都是 O(1)；而 ArrayList 在首部或中部插入/删除会触发数组整体拷贝，最坏 O(n)。

常见错误是以为“链表一定比数组快”，其实只在特定位置增删才成立。比如在索引 0 插入 10 万次，LinkedList 耗时约 5ms，ArrayList 可能超 2000ms。

• 适用场景：Stack（用 push/pop）、Queue（用 offer/poll）、日志缓冲区滚动写入
• 注意：LinkedList 的 get(int index) 是 O(n)，遍历时别用下标循环，改用增强 for 或迭代器
• ArrayList 的 remove(int index) 是 O(n)，但 remove(Object o) 也是 O(n) —— 别误以为后者更快

需要随机访问或遍历时首选 ArrayList

ArrayList 底层是数组，get(int index) 是 O(1)；LinkedList 查第 n 个元素得从头或尾逐个跳指针，实际性能可能差 10 倍以上。

尤其在 for 循环中写 list.get(i)，JVM 很难优化掉边界检查，LinkedList 会反复调用 node() 定位节点，开销明显。

• 适用场景：分页数据展示、坐标点集合、缓存预加载列表
• 如果遍历后还要按索引修改（如 set(i, x)），ArrayList 更稳，LinkedList 的 set() 虽然也 O(n)，但额外对象分配更多
• 注意：初始化 ArrayList 时尽量预估容量，避免多次扩容（每次扩容约 1.5 倍，触发 Arrays.copyOf()）

内存占用差异直接影响大列表表现

ArrayList 每个元素只存值（或引用），外加一个 Object[] 数组和两个 int 字段（size、modCount）；LinkedList 每个元素额外包两层指针（prev 和 next），每个节点至少多占 16 字节（64 位 JVM + 对齐）。

存 100 万个 Integer，ArrayList 约占 8MB，LinkedList 轻松突破 20MB —— GC 压力和缓存命中率都受影响。

• 如果列表长期持有且元素数 > 10k，内存敏感场景（如嵌入式、高频交易中间件）优先压测 ArrayList
• LinkedList 的节点对象分散在堆中，CPU 缓存局部性差，即使没做随机访问，顺序遍历速度也可能不如 ArrayList
• 别依赖 LinkedList “节省内存” —— 链表结构本身更费内存

不要为线程安全盲目选 CopyOnWriteArrayList

很多人看到“并发”就换 CopyOnWriteArrayList，但它和 LinkedList/ArrayList 不是同一维度的替代品：它是写时复制，读快写极慢，且不支持 Iterator.remove()。

真正需要线程安全的增删首尾，应考虑 ConcurrentLinkedQueue（无界、非阻塞）或 ArrayBlockingQueue（有界、阻塞），而不是硬套 List 接口。

• CopyOnWriteArrayList 适合读多写极少（如监听器列表），写操作会复制整个数组
• Vector 已淘汰，所有方法加 synchronized，吞吐量低，且部分操作（如 elementAt）未被现代 JIT 优化
• 若只是临时多线程遍历，用 Collections.unmodifiableList() 包一层更轻量

// 错误示范：用 LinkedList 做随机访问
for (int i = 0; i 

真正决定选哪个的，不是“哪个更高级”，而是你代码里最热的那几行在做什么操作、数据规模多大、GC 是否已成瓶颈。链表不是银弹，数组也不是过时货——看 profiler 数据，别看名字。<p>今天带大家了解了的相关知识，希望对你有所帮助；关于文章的技术知识我们会一点点深入介绍，欢迎大家关注golang学习网公众号，一起学习编程~</p>