当前位置: 首页 > news >正文

ArrayList LinkedList

ArrayList 和 LinkedList 区别

ArrayList和LinkedList都是Java集合框架中的实现类,用于存储和操作数据。它们在底层实现和性能特点上有一些区别。

  1. 数据结构:ArrayList底层使用数组实现,而LinkedList底层使用双向链表实现。这导致它们在内存结构和数据存储方式上有所不同。

  2. 随机访问性能:ArrayList支持快速的随机访问(根据索引获取元素),因为它可以直接通过下标访问数组中的元素。而LinkedList需要从头或尾开始遍历链表,直到找到目标元素。因此,ArrayList在随机访问时性能更好,时间复杂度为O(1),而LinkedList的时间复杂度为O(n)。

  3. 插入和删除操作性能:LinkedList在插入和删除元素时表现更好。由于它是基于链表实现的,插入和删除操作只需要修改指针,而不需要像ArrayList那样移动和调整数组中的元素。因此,LinkedList在插入和删除操作时的性能较好,时间复杂度为O(1)。而ArrayList在插入和删除操作时,可能需要移动后续元素,时间复杂度为O(n)。

  4. 空间占用:由于ArrayList是基于数组实现的,它需要预先分配一定大小的连续内存空间。而LinkedList在添加元素时,只需要分配单个节点的内存空间。因此,当存储大量元素时,ArrayList可能会占用更多的内存空间,而LinkedList则相对更节省空间。

综上所述,ArrayList适用于频繁需要随机访问元素的场景,而LinkedList适用于频繁进行插入和删除操作的场景。选择使用哪种集合类取决于具体的应用需求和对性能的要求。

ArrayList 和 LinkedList 哪个排序更快

在排序方面,ArrayList通常比LinkedList更快。这是因为ArrayList底层使用数组实现,而数组在内存中是连续存储的,可以通过索引直接访问元素。这使得在进行排序操作时,ArrayList能够更有效地利用CPU缓存和内存预取机制,从而提高排序的性能。

相比之下,LinkedList是基于链表实现的,每个元素在内存中都是通过指针连接的。在进行排序操作时,LinkedList需要通过指针遍历链表来访问和交换元素,这会导致额外的指针操作和内存访问开销。因此,相对于ArrayList,LinkedList在排序操作上的性能通常较差。

如果需要对集合进行频繁的排序操作,ArrayList通常是更好的选择。然而,如果排序操作相对较少,而且集合的插入和删除操作更为频繁,那么LinkedList可能更适合,因为它在插入和删除操作上的性能更好。

 

相关文章:

ArrayList LinkedList

ArrayList 和 LinkedList 区别 ArrayList和LinkedList都是Java集合框架中的实现类,用于存储和操作数据。它们在底层实现和性能特点上有一些区别。 数据结构:ArrayList底层使用数组实现,而LinkedList底层使用双向链表实现。这导致它们在内存结…...

iOS砸壳系列之三:Frida介绍和使用

当涉及从App Store下载应用程序时,它们都是已安装的iOS应用(IPA)存储在设备上。这些应用程序通常带有保护的代码和资源,以限制用户对其进行修改或者逆向工程。 然而,有时候,为了进行调试、制作插件或者学习…...

Git学习——细节补充

Git学习——细节补充 1. git diff2. git log3. git reset4. git reflog5. 提交撤销5.1 当你改乱了工作区某个文件的内容,想直接丢弃工作区的修改时5.2 当提交到了stage区后,想要退回 6. git remote7. git pull origin master --no-rebase8. 分支管理9. g…...

【设计模式】Head First 设计模式——装饰者模式 C++实现

设计模式最大的作用就是在变化和稳定中间寻找隔离点,然后分离它们,从而管理变化。将变化像小兔子一样关到笼子里,让它在笼子里随便跳,而不至于跳出来把你整个房间给污染掉。 设计思想 动态地将责任附加到对象上,若要扩…...

layui实现数据列表的复选框回显

layui版本2.8以上 实现效果如图&#xff1a; <input type"hidden" name"id" id"id" value"{:g_val( id,0)}"> <div id"tableDiv"><table class"layui-hide" id"table_list" lay-filter…...

关于使用RT-Thread系统读取stm32的adc无法连续转换的问题解决

关于使用RT-Thread系统读取stm32的adc无法连续转换的问题解决 今天发现rt系统的adc有一个缺陷&#xff08;也可能是我移植的方法有问题&#xff0c;这就不得而知了&#xff01;&#xff09;&#xff0c;就是只能单次转换&#xff0c;事情是这样的&#xff1a; 我在stm32的RT-T…...

【启扬方案】启扬多尺寸安卓屏一体机,助力仓储物料管理系统智能化管理

随着企业供应链管理的不断发展&#xff0c;对仓储物料管理的要求日益提高。企业需要实时追踪和管理物料的流动&#xff0c;提高物流效率、降低库存成本和减少库存的风险。因此&#xff0c;仓储物料管理系统的实现成为必要的手段。 仓储物料管理系统一体机作为一种新型的物料管理…...

Android Glide使用姿势与原理分析

作者&#xff1a; 午后一小憩 简介 Android Glide是一款强大的图片加载库&#xff0c;提供了丰富的功能和灵活的使用方式。本文将深入分析Glide的工作原理&#xff0c;并介绍一些使用姿势&#xff0c;助你更好地运用这个优秀的库。 原理分析 Glide的原理复杂而高效。它首先基…...

管理类联考——逻辑——汇总篇——知识点突破——形式逻辑——联言选言——真假

角度——真值表 以上考点均是已知命题的真假情况做出的推理,还存在一种情况是已知肢判断P、Q的真假,断定干判断的真假,这种判断过程就是运用真值表。 P ∧ Q的真值 ①如何证明P ∧ Q为假? 由于P ∧ Q的本质是P、Q同时成立,所以只要P、Q有一个为假,整个命题就为假。 ②如…...

ChatGPT数据分析及作图插件推荐-Code Interpreter

今天打开chatGPT时发现一个重磅更新&#xff01;code interpreter插件可以使用了。 去查看openai官网&#xff0c;发现从2023.7.6号&#xff08;前天&#xff09;开始&#xff0c;code interpreter插件已经面向所有chatGPT plus用户开放了。 为什么说code interpreter插件是一…...

说说FLINK细粒度滑动窗口如何处理

分析&回答 Flink的窗口机制是其底层核心之一&#xff0c;也是高效流处理的关键。Flink窗口分配的基类是WindowAssigner抽象类&#xff0c;下面的类图示出了Flink能够提供的所有窗口类型。 Flink窗口分为滚动&#xff08;tumbling&#xff09;、滑动&#xff08;sliding&am…...

记一次反弹shell的操作【非常简单】

#什么是反弹shell 通常我们对一个开启了80端口的服务器进行访问时&#xff0c;就会建立起与服务器Web服务链接&#xff0c;从而获取到服务器相应的Web服务。而反弹shell是我们开启一个端口进行监听&#xff0c;转而让服务器主动反弹一个shell来连接我们的主机&#xff0c;我们再…...

如何排查 Flink Checkpoint 失败问题?

分析&回答 这是 Flink 相关工作中最常出现的问题&#xff0c;值得大家搞明白。 1. 先找到超时的subtask序号 图有点问题&#xff0c;因为都是成功没失败的&#xff0c;尴尬了。 借图&#xff1a; 2. 找到对应的机器和任务 方法很多&#xff0c;这里看自己习惯和公司提供…...

lazarus(pascal)和c语言读日志文件筛选保存为新文件

lazarus(pascal)和c语言读日志文件筛选保存为新文件&#xff0c;源于看日志每次从一个很多内容文件里查找不方便&#xff0c;写个代码输入时分秒参数&#xff0c;然后按行读取比较日志时间&#xff0c;当前秒和上一秒的输出保存为新文件&#xff0c;只保存2秒钟文件小多了&…...

学习JAVA打卡第四十九天

Random类 尽管可以使用math类调用static方法random&#xff08;&#xff09;返回一个0~1之间的随机数。&#xff08;包括0.0但不包括0.1&#xff09;&#xff0c;即随机数的取值范围是[0.0&#xff0c;1.0]的左闭右开区间。 例如&#xff0c;下列代码得到1&#xff5e;100之间…...

Golang数据结构和算法

Golang数据结构和算法 数据的逻辑结构和物理结构常见数据结构及其特点算法的时间复杂度和空间复杂度Golang冒泡排序Golang选择排序Golang插入排序Golang快速排序Golang归并排序Golang二分查找Golang sort包Golang链表Golang container/list标准库Golang栈stackGolang二叉搜索树…...

python 装饰器

装饰器是 Python 中一种功能强大的语法特性&#xff0c;它可以用于在不修改原函数代码的情况下&#xff0c;动态地扩展或修改函数的行为。装饰器本质上是一个函数或类&#xff0c;它接受一个函数作为参数&#xff0c;并返回一个新的函数或类。 下面是装饰器的详细解释和示例&a…...

iOS如何获取设备型号的最新方法总结

每一种 iOS 设备型号都有对应的一个或多个硬件编码/标识符&#xff0c;称为 device model 或者叫 machine name 通常的做法是&#xff0c;先获取设备的 device model 值&#xff0c;再手动映射为具体的设备型号&#xff08;或者直接把 device model 值传给后端&#xff0c;让后…...

SpringBoot之RestTemplate使用Apache的HttpClient连接池

SpringBoot自带的RestTemplate是没有使用连接池的&#xff0c;只是SimpleClientHttpRequestFactory实现了ClientHttpRequestFactory、AsyncClientHttpRequestFactory 2个工厂接口&#xff0c;因此每次调用接口都会创建连接和销毁连接&#xff0c;如果是高并发场景下会大大降低性…...

第49节:cesium 倾斜模型osgb转3dtiles,并加载(含源码+视频)

结果示例: 完整步骤: 1、启动并登陆cesiumlab 2、准备OSGB模型数据(含下载地址) 链接:https://pan.quark.cn/s/46ac7b0b2bed 提取码:TvWL3、倾斜模型切片 选择倾斜模型data文件夹 空间参考、零点坐标 默认 强制双面关闭、无光照 打开...

rknn优化教程(二)

文章目录 1. 前述2. 三方库的封装2.1 xrepo中的库2.2 xrepo之外的库2.2.1 opencv2.2.2 rknnrt2.2.3 spdlog 3. rknn_engine库 1. 前述 OK&#xff0c;开始写第二篇的内容了。这篇博客主要能写一下&#xff1a; 如何给一些三方库按照xmake方式进行封装&#xff0c;供调用如何按…...

从WWDC看苹果产品发展的规律

WWDC 是苹果公司一年一度面向全球开发者的盛会&#xff0c;其主题演讲展现了苹果在产品设计、技术路线、用户体验和生态系统构建上的核心理念与演进脉络。我们借助 ChatGPT Deep Research 工具&#xff0c;对过去十年 WWDC 主题演讲内容进行了系统化分析&#xff0c;形成了这份…...

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解

R语言AI模型部署方案:精准离线运行详解 一、项目概述 本文将构建一个完整的R语言AI部署解决方案,实现鸢尾花分类模型的训练、保存、离线部署和预测功能。核心特点: 100%离线运行能力自包含环境依赖生产级错误处理跨平台兼容性模型版本管理# 文件结构说明 Iris_AI_Deployme…...

边缘计算医疗风险自查APP开发方案

核心目标:在便携设备(智能手表/家用检测仪)部署轻量化疾病预测模型,实现低延迟、隐私安全的实时健康风险评估。 一、技术架构设计 #mermaid-svg-iuNaeeLK2YoFKfao {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg…...

蓝牙 BLE 扫描面试题大全(2):进阶面试题与实战演练

前文覆盖了 BLE 扫描的基础概念与经典问题蓝牙 BLE 扫描面试题大全(1)&#xff1a;从基础到实战的深度解析-CSDN博客&#xff0c;但实际面试中&#xff0c;企业更关注候选人对复杂场景的应对能力&#xff08;如多设备并发扫描、低功耗与高发现率的平衡&#xff09;和前沿技术的…...

三体问题详解

从物理学角度&#xff0c;三体问题之所以不稳定&#xff0c;是因为三个天体在万有引力作用下相互作用&#xff0c;形成一个非线性耦合系统。我们可以从牛顿经典力学出发&#xff0c;列出具体的运动方程&#xff0c;并说明为何这个系统本质上是混沌的&#xff0c;无法得到一般解…...

是否存在路径(FIFOBB算法)

题目描述 一个具有 n 个顶点e条边的无向图&#xff0c;该图顶点的编号依次为0到n-1且不存在顶点与自身相连的边。请使用FIFOBB算法编写程序&#xff0c;确定是否存在从顶点 source到顶点 destination的路径。 输入 第一行两个整数&#xff0c;分别表示n 和 e 的值&#xff08;1…...

视频行为标注工具BehaviLabel(源码+使用介绍+Windows.Exe版本)

前言&#xff1a; 最近在做行为检测相关的模型&#xff0c;用的是时空图卷积网络&#xff08;STGCN&#xff09;&#xff0c;但原有kinetic-400数据集数据质量较低&#xff0c;需要进行细粒度的标注&#xff0c;同时粗略搜了下已有开源工具基本都集中于图像分割这块&#xff0c…...

【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版

7种色调职场工作汇报PPT&#xff0c;橙蓝、黑红、红蓝、蓝橙灰、浅蓝、浅绿、深蓝七种色调模版 【7色560页】职场可视化逻辑图高级数据分析PPT模版&#xff1a;职场可视化逻辑图分析PPT模版https://pan.quark.cn/s/78aeabbd92d1...

Python基于历史模拟方法实现投资组合风险管理的VaR与ES模型项目实战

说明&#xff1a;这是一个机器学习实战项目&#xff08;附带数据代码文档&#xff09;&#xff0c;如需数据代码文档可以直接到文章最后关注获取。 1.项目背景 在金融市场日益复杂和波动加剧的背景下&#xff0c;风险管理成为金融机构和个人投资者关注的核心议题之一。VaR&…...