JDK学习---深入理解java中的LinkedList

java

本文参考资料:

 1、《大话数据结构》

 2、http://blog.csdn.net/jzhf2012/article/details/8540543

 3、http://blog.csdn.net/jzhf2012/article/details/8540410

 4、http://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/3948610.html

   5、http://blog.csdn.net/zw0283/article/details/51132161

  本来在分析完HashSet、HashMap之后,我想紧跟着分析TreeMap以及TreeSet的,但是当我读过源码以后,我就放弃了这个想法。并不是源码有多难,而是TreeMap涉及到的数据结构中的树结构,而我之前一直分析的都是线性结构,而且ArrayList、LinkedList也是线性结构,并且还没有分析。因此,我还是决定按部就班的进行,先把线性表全部分析完了,再去分析TreeMap。

  ArrayList底层源码基本逻辑结构很简单,在《JDK学习---深入理解java中的String》一文中基本已经分析完毕,唯一不同的是String的底层数组不可变,而在ArrayList的底层Object[] 数组中,允许数组增、删、该操作,并且支持数组的动态扩容,这些东西不难,相信读者能很轻松搞明白这些知识,我就不再说明了。

   本文我将重点的说明一下LinkedList知识点,而LinkedList的底层是一个双向链表结构,因此我会在解析源码之前,穿插一些双向链表的知识,然后结合代码进行分析。我不喜欢很空洞的单独去说数据结构,一是因为本人水平有限说不清楚,二是因为我觉得理论需要结合代码,这样分析更加的直观一些。如果读者想要仔细的了解数据结构的知识,可以去找一些书籍详细研读。

  

双向链表

  《JDK学习---深入理解java中的HashMap、HashSet底层实现》介绍了线性表的单链表。

    本文将继续介绍数据结构的双向链表。

   双向链表:在单链表的每个节点中,再设置一个指向其前前驱节点的指针域 【DP】

   

既然是双向链表,那么对于链表中的某一个节点(p),它的后继的前驱,以及前驱的后继,其实都是这个节点本身:

p->next->prior = p = p->next-prior

  双链表的插入操作并不复杂,但是顺序很重要,千万不能写错。

  假设,我们现在有一个节点s,它存储的元素为e,现在要将节点s插入到节点p和p->next之间,需要严格的遵守插入的先后顺序,如下图:

s -> prior = p;                    //把p赋值给s的前驱,如图中1

s -> next = p -> next; //把p -> next 赋值给s的后继,如图中2

p -> next -> prior = s; //把s 赋值给 p->next的前驱 ,如图中3

p -> next =s; //把s 赋值给p 的后继,如图中4

      关键在于它们的顺序,由于第2、3步都用到了p->next , 如果第4步先执行,则会使得p->next提前变成了s,使得插入工作完成不了。口诀是:先搞定s的前驱和后继,再搞定后继的前驱,最后解决前节点的后继。

     如果插入操作理解了,那么删除操作也就简单了。

    

p ->prior -> next = p -> next;    //把p ->next赋值给p->prior的后继,如图中1

p ->next -> prior = p ->prior; //把 p ->prior赋值给p ->next 的前驱,如图中2

free(p); //释放节点p

 

总结:双向链表对于单链表而言,增、删操作要复杂一些,毕竟多了一个prior指针域,所以操作需要格外小心。另外,由于每个节点都需要记录两份指针,空间相对而言也占用略多一些。不过,由于它良好的对称性,使得对某个节点的增、删操作带来了方便。说白了,就是用空间换时间。

LinkedList中的双向链表:

 private static class Node<E> {

E item;

Node<E> next;

Node<E> prev;

    

     //节点元素

Node(Node<E> prev, E element, Node<E> next) {

       //当前节点的值

this.item = element;

       //当前节点的后继指针

this.next = next;

       //当前节点的前驱指针

this.prev = prev;

}

}

   

链表的节点插入操作:

  说实话,当我介绍完上面的双链表信息以后,我感觉我已经把LinkedList介绍完了,因为LinkedList的底层源码确实太简单了,或者说是太规矩了,规矩到完完全全的遵守链表的插入和删除操作的思路,一点点变化都没有,甚至比使用单链表+数组实现的HashMap还要简单。可能我说再多,都不如代码来的实在,下面进行代码分析:

add(E e) 方法:

   public boolean add(E e) {

linkLast(e);

return true;

}

这个方法没有逻辑判断,只是简单的调用linkLast(e)方法,下面继续跟进

 void linkLast(E e) {

final Node<E> l = last;

  

   //构造需要插入链表的节点元素,因为此方法是固定往链表尾部追加节点,因此每个将要插入的节点都不存后继节点,或者说后继节点都为null;

   //此处在创建节点的时候,只是制定了当前节点的前驱以及当前节点的值域,因为后继节点为null,可以不指定后继指针域

final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);

     

last = newNode;

    //此处判断第一个节点是否存在,不存在的话直接将当前节点指定为头节点。如果存在,则将当前将要插入的节点指定给前一个节点的后继。因此是追加,这里可以省略当前节点的后继节点持有当前节点的指针

if (l == null)

first = newNode;

else

l.next = newNode;

size++;

modCount++;

}

add(int index, E element)方法:这个方法算能够体现出双链表节点的插入功能。

  public void add(int index, E element) {

checkPositionIndex(index);

if (index == size)

       //这个地方在上面的方法已经分析过了,比较特殊,就不再次分析了

linkLast(element);

else

linkBefore(element, node(index));

}

  

接下来跟进到linkBefore(element, node(index))方法中:

    void linkBefore(E e, Node<E> succ) {

// assert succ != null;

final Node<E> pred = succ.prev;

final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);

succ.prev = newNode;
    

if (pred == null)

first = newNode;

else

pred.next = newNode;

size++;

modCount++;

}

我们假设这个链表很长,我们正常的在中间插入一个节点,也就是正常的双向链表节点插入功能。还记得口诀吗?口诀是:先搞定s的前驱和后继,再搞定后继的前驱,最后解决前节点的后继。 

下面根据口诀,我们对linkBefore(E e, Node<E> succ)进行解析:  succ节点现在的位置,就是我们需要插入的位置,也就是说要在succ节点和它的前一个节点succ->prev中间插入当前节点信息E e。

先搞定s的前驱和后继,此通过final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ)生成的newNode不就相当于之前口诀中的s吗,而且pred和succ不就是s的前驱和后继嘛。

再搞定后继的前驱,最后解决前节点的后继   : 此处不就是通过上面的succ.prev = newNode;  以及 后面的 pred.next = newNode; 来完成的嘛。

再次强调,这样分析,上面的黄色字体已经进行了假设了,即:这个链表很长,我们正常的在中间插入一个节点,也就是正常的双向链表节点插入功能


链表的节点替换set(int index, E element) 方法:这个方法比较简单

    public E set(int index, E element) {

checkElementIndex(index);

Node<E> x = node(index);

E oldVal = x.item;

x.item = element;

return oldVal;

}


链表的节点删除remove(Object o)方法:

public boolean remove(Object o) {

if (o == null) {

for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {

if (x.item == null) {

unlink(x);

return true;

}

}

} else {

       //我想说明这个分支,因为链表的节点删除,肯定是要模拟正常的情况,Object o这个参数正常存在

       //在这个地方,我也是有疑问的。如果链表长度为1000,而我们的o放在第998的位置上,如果是这样的话,for需要迭代998次,我完全看不出来它的删除性能高在哪里。如果非要说性能高,

       //那只能勉强说还是节省了移动节点的时间吧

         for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {

if (o.equals(x.item)) {

unlink(x);

return true;

}

}

}

return false;

}

看完这个方法,好像并没有直接操作链表,下面看看unlink(Object)方法:

 E unlink(Node<E> x) {

// assert x != null;

final E element = x.item;

final Node<E> next = x.next;

final Node<E> prev = x.prev;

if (prev == null) {

first = next;

} else {

       //关注此处,将前一个节点的后继直接指定当前节点的后一个节点

prev.next = next;

x.prev = null;

}

if (next == null) {

last = prev;

} else {

       //关注此处,将当前节点的后一个节点的前驱,指向当前节点的前一个节点。这两次完全按照双链表的节点删除操作

next.prev = prev;

x.next = null;

}

x.item = null;

size--;

modCount++;

return element;

}

 

下面再来看看LinkedList的查询方法:

get(int index)方法:

 public E get(int index) {

     //此处是判断给定的index下标是否合法

checkElementIndex(index);

    

return node(index).item;

}

 跟进node(index)方法:

    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;

}

}

仔细分析一下此方法,无论是if分支,还是else分支,都涉及到了for循环进行迭代,直至找到满足条件的index位置为止,这样的话如果数据量比较大,性能肯定会比较低下。而ArrayList则是直接从底层数组中拿,不需要做任何的遍历,性能明显高很多。

再看看Iterator()方法:

  public Iterator<E> iterator() {

return listIterator();

}

跟进:

  public ListIterator<E> listIterator() {

return listIterator(0);

}

再跟进:

    public ListIterator<E> listIterator(final int index) {

rangeCheckForAdd(index);

return new ListItr(index);

}

继续跟进ListItr类:

private class ListItr extends Itr implements ListIterator<E> {

继续跟进Itr:

        public E next() {

checkForComodification();

try {

int i = cursor;

E next = get(i);

lastRet = i;

cursor = i + 1;

return next;

} catch (IndexOutOfBoundsException e) {

checkForComodification();

throw new NoSuchElementException();

}

}

最终我们发现,如果要是对LinkedList类进行迭代,最终还是调用的get()方法,而这个方法我们在上面已经分析过了,性能比ArrayList的get方法要低很多,因此LinkedList的Iterator()方法性能不高。

总结:

  1、通过代码我们看到,所有的插入方法,替换方法以及删除方法,都是直接对节点的前驱与后继进行直接操作,根本没有涉及到移动节点让出位置的情况,这个比线性表的顺序存储结构性能要高;不过需要说明的是,链表的性能要体现在数据量上面,比如我们总共就10个节点元素,那么使用ArrayList与LinkedList的性能可能根本没有区别。

  2、查询方面:ArrayList的get方法是直接到底层数组中去拿值,而LinkedList的get方法则每次都需要对链表进行遍历,尽管遍历的过程中已经采用了算法进行优化,但是效率依旧还是很低。

  3、ArrayList的iterator底层依旧是自己的get()方法,而LinkedList的iterator方法底层也是自己的get()方法。而ArrayList的get方法性能比LinkedList的get方法性能高,因此,ArrayList的Iterator方法比LinkedList的iterator方法性能要高。整体来说,ArrayList的查询性能就是比LinkedList的查询性能高

以上是 JDK学习---深入理解java中的LinkedList 的全部内容, 来源链接: utcz.com/z/391188.html

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