Java：替代 LinkedList 或 int 指针数据结构答案

【问题标题】：Java: alternative to LinkedList or int pointer data structureJava：替代 LinkedList 或 int 指针数据结构
【发布时间】：2012-08-17 10:50:07
【问题描述】：

由于 LinkedList 在内存开销方面是一场噩梦，而且在迭代元素时速度也较慢，所以我希望有类似 int poiter 数据结构的东西。

所以我有一个整数列表，我通过在开头-中间插入元素来形成它。列表准备好后，我从左侧开始逐一迭代。这是我的问题约束。

【问题讨论】：

Insert in middle is O(1) with LinkedList and O(n) with ArrayList or "int pointer"...我不认为你有其他选择，除非你的问题有一些您可以使用的附加信息。
只是出于好奇...您所指的“内存开销方面的噩梦”是什么？每个列表节点存储一个对其值对象的引用，一个对前一个节点的引用和一个对下一个节点的引用。这似乎是链表工作的最低要求（好吧，如果您只需要使用链表进行前向迭代，则可以摆脱“以前的”引用）。但是你指的内存开销是什么？仅仅是有一个“以前的”参考吗？

【解决方案1】：

我会分析并尝试不同的数据结构。

话虽如此，为什么不尝试使用ArrayList；迭代甚至插入都很快，而在 O(n) 中，速度很快，因为在缓存中移动连续数据的速度快如闪电。 （如果你在插入的同时也反转列表会更快！）

更新，因为我的程序员同事不明白为什么我推荐ArrayList 解决这个特殊问题：

问题不是插入元素。在这种情况下，链表直接获胜（O(1) 与数组列表的 O(n) 相对）。 问题是要找到插入它们的位置。在这种情况下，LinkedList 真的很慢。找到插入位置的开销很大，因为它不会在“好事情”中分配内存。很多缓存未命中！

OP 没有发布任何代码，所以我们只知道 OP 想要什么，但这里是对这两种情况的算法分析（其中 C* 是常量）：

LinkedList，每个要插入的元素：

ArrayList，每个要插入的元素：

因此，这两种算法都在 O(n) 中，但仔细观察常量：C1 确实很大（如上所述）。另一方面，C2 和 C3 很小，因为在缓存中迭代和移动速度很快。

所以，如果你有足够的内存试试ArrayList！

【讨论】：

【解决方案2】：

如果你经常做list.get(index);，LinkedList 的表现确实很糟糕
请改用ListIterator，这样您每次都不会一遍又一遍地遍历列表。
如果您需要在列表中间添加元素，它将比ArrayList O(1) 具有更好的性能（因为您不需要移动元素）

更新：
迭代列表的正确方法是使用迭代器（隐式或显式）。使用隐式迭代器的示例：

for(E e:list){  
}

从不：

for(int i = 0; list.size(); i++{  
    E e = list.get(i);  
}

如果列表是LinkedList，则此操作为O(N^2)，因为list.get(i) 在循环的每次迭代中从头开始遍历列表。
使用带有迭代器的第一种形式只是 O(N) 几乎与 ArrayList 相同，因为迭代器“记住”最后一个访问的元素并从那里开始

【讨论】：

使用Iterator 查找索引在 O(n) 中，因此在将元素插入数组列表时移动元素。 如果您可以保存指针并重复使用它会更快。
如果你使用迭代器在列表中移动，你有O(1)访问，因为你移动到下一个元素。如果你每次都做list.get(idx)，那么是的，你是对的O(N)但这不是迭代列表的正确方法
你不懂，用迭代器不管你用什么数据结构，找到插入元素的地方都是O(n)。
当然。But在链表的情况下在那个地方插入元素是O(1)。
是的，我知道！我想说的是：LinkedList: O(C1*n + 1) => O(n)。 ArrayList: O(C2*n + C3*n) => O(n)。 C1 是一个很大的常量，在非连续内存上迭代很慢（OP 问题），而常量 C2（在连续内存上迭代）和 C3（移动连续内存）如果与 C1 相比相当小。

【解决方案3】：

试试Gaplist，它为许多用例提供类似于 ArrayList 的性能和内存占用。如果插入主要是顺序的（在 any 索引处），则插入接近 O(1)。

【讨论】：

【解决方案4】：

第一步：在LinkedList中插入元素

第二步：复制元素到ArrayList进行迭代。

顺便说一句，“噩梦”对LinkedList来说有点夸张:)

【讨论】：