LinkedList源码分析

前言

LinkedList与Vector和ArrayList存在很大的不同,底层使用链表实现,也正是这个数据结构注定它的使用场景和其它两个不同。我们都知道数组读取的速度是O(1),但删除和写入数据可能涉及到数组的移动,所以效率会慢一些,而链表和数组正好相反,链表的读写速度慢,到操作速度快,只需要改变指针指向即可,一起看看它是如何实现的。

LinkedList

LinkedList是List接口的常用实现,对于一些读少写多的场景是非常合适的,它实现了Deque接口,所以拥有双向链表的功能,LinkedList是无法指定容量大小的,所以不存在扩容的说法,它会根据数据的大小,自动伸缩,但是如果链表无限长的话,查询效率是极低的,也可能会发生OOM。

源码分析

一下源码是基于JDK 1.8来分析,如果发现和你看的源码不一样,那得看看你的源码的版本哦。

重要的属性

// 容器元素个数
transient int size = 0;
// 头节点
transient Node<E> first;
// 尾节点
transient Node<E> last;

重要的属性就是上边的三个,其实很容易看出来,实现双向链表是基于first和last来实现的。

构造方法

// 无参构造方法
public LinkedList() {
}
// 初始化容器的时候把传入的数据存到容器里 
public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
  this();
  // 后边说
  addAll(c);
}

构造函数很简单,因为是使用链表存储,所以不需要指定容器大小。

Node
Node是LinkedList的一个静态内部类,用来表示链表的每个节点,不仅存储数据,还存储指针

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;
     }
}

存储数据的方法

容器提供了三总数据存储的方法,我们挨个分析
add(E e)
边看源码边分析

public boolean add(E e) {
  // 看方法名应该能猜出来,是将数据写到末尾
  linkLast(e);
  return true;
}

void linkLast(E e) {
   // 记录一下last尾节点
   final Node<E> l = last;
   // 创建一个新节点
   final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
   // 尾节点指向新节点
   last = newNode;
   if (l == null)  // 说明尾节点为空,也就是链表是空的,将头结点指向新节点即可
        first = newNode;
   else
       l.next = newNode; // 将尾节点指向新节点
   size++;   // 容器数据+1
   modCount++;  // modCount 的作用不分析,看前Vecotor的分析  
}

当我们通过add(E e)方法将数据写入容器时,会将新的数据写入链表的尾部

add(int index,E e)
指定插入的位置

public void add(int index, E element) {
  // 验证index,其实就是和size进行比较
  checkPositionIndex(index);
  if (index == size) // 说明插入末尾,和add(E e)是一样的
      linkLast(element);
  else
      linkBefore(element, node(index)); // 在中间的位置插入
}
/*
 *  这个方法的主要目的是找出要插入位置的节点
 * 因为是双向链表,所以可以从头尾开始查询
 */
Node<E> node(int index) {
        // assert isElementIndex(index);
     // size >> 1 其实就是获取size的中点
     if (index < (size >> 1)) { // 说明节点在前半部分,从头结点开始查
         Node<E> x = first;
        // 只能for循环挨个比较
        for (int i = 0; i < index; i++)
              x = x.next;
         return x;
     } else {  // 说明节点在后半部分,从尾节点开始查
        Node<E> x = last;
        for (int i = size - 1; i > index; i--)
            x = x.prev;
        return x;
    }
}
/*
 *  插入数据的方法:找到要插入的位置节点就很简单了,只需要移动指针就可以
 *  @param e 要插入的值
 *  @param succ 要插入位置的节点
 */
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
   // assert succ != null;
   // 记录插入位置的上一个节点
   final Node<E> pred = succ.prev;
   // 创建新节点,并将它的下一个节点指向succ
   final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
   // 将succ 的上一个节点指向新节点
   succ.prev = newNode;
   if (pred == null)  // 说明succ是头结点
        first = newNode;  // 将first指向新的节点即可
   else
       pred.next = newNode; // 将pred的下一个节点指向新的节点
   size++;   // 容器数据+1
   modCount++;
}

主要步骤如下:

  1. 验证index的正确性: index >= 0 && index <= size
  2. 找到链表中index位置的节点 succ
    2.1 为了加快查询效率,先找到index在链表的前半部分还是后半部分
    2.2 如果是前半部分,从first开始查,反之从last开始查
  3. 先记录index位置节点的前一个节点 pre
  4. 创建新的节点newNode,并将newNode.next = succ
  5. 如果pre为空,说明是头节点,将first = newNode,反之pre.next = newNode
  6. size++ , modCount++

addFirst
将新的元素新增到链表的头部

public void addFirst(E e) {
   // 啥也不干,交给linkFirst处理
   linkFirst(e);
}

private void linkFirst(E e) {
  // 先记录头结点
  final Node<E> f = first;
  // 创建新节点,并将它的next指向头结点
  final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f);
  first = newNode;
  if (f == null)
   last = newNode;
 else
   f.prev = newNode;
 size++;
  modCount++;
}

以上就比较简单了,将新的节点放到头结点,只是简单的节点引用指向改变就能实现

addLast
将新的节点放入链表尾部,这个方法和add(E e)是一样的,都是交给linkLast方法去做,这里就不再分析了。

set(int index,E e)
LinkedList也提供了更新数据的方法,逻辑都一样,先通过node(index)方法找到要修改的节点,然后将值进行替换,返回旧值,这里不分析啦,自己看吧。

get(int index)
get方法其实很简单,走的还是node(index) 方法,先找到节点,然后返回节点值,不分析了

LinkedList拥有了头节点和尾节点两个属性,所以对于操作头结点和尾节点来说,很方便,所以它可以实现栈,也可实现队列
peekFirst
返回链表头部的值,不删除头结点

public E peekFirst() {
    final Node<E> f = first;
    return (f == null) ? null : f.item;
}

pollFirst
返回头结点,并删除头结点

public E pollFirst() {
  final Node<E> f = first;
  // 删除头节点是在unlinkFirst方法里做
  return (f == null) ? null : unlinkFirst(f);
}
// 删除头节点,并返回旧头节点的值
// 入参 f就是要删除的节点
private E unlinkFirst(Node<E> f) {
  // assert f == first && f != null;
 // 先记录头节点的值
  final E element = f.item;
  // 获取要删除节点的下一个节点
  final Node<E> next = f.next;
  // 优秀的代码是为别人考虑的,将引用置空,让GC尽快回收
  f.item = null;
  f.next = null; // help GC
  // 将头节点指向下一个节点
  first = next;
  if (next == null)
        last = null; // 说明只有一个节点
   else
      next.prev = null; // 将next节点的上一个节点指向null,因为它已经是头结点
  size--;   // 容器数据-1
  modCount++;  
  return element;
}

其实也很简单,我相信peekLast和pollLast方法不需要我分析了吧,知道了操作原理,怎么操作都很容易明白

remove
remove方法是用来删除容器数据,默认删除的就是头节点的数据,你一定想到了吧,没错,做事的还是unlinkFirst方法,已经分析过了。

案例
基于LinkedList的特性,我们可以用来实现队列 和 栈 ,简单写两个demo
队列(先进先出)

public class LinkedListStudy {

    public static void main(String[] args) {
        MyQueue myQueue = new MyQueue();
        myQueue.push(1);
        myQueue.push(2);
        myQueue.push(3);
        System.out.println(myQueue.pop());
        System.out.println(myQueue.pop());
    }

    private static class MyQueue{
        LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();

        public void push(Integer num){
            list.addFirst(num);
        }

        public Integer pop(){
            if(list.size() == 0){
                return null;
            }
            return list.pollLast();
        }
    }
}
输出
1
2
3

栈(先进后出)

public class LinkedListStudy {

    public static void main(String[] args) {
        MyStack myStack = new MyStack();
        myStack.push(1);
        myStack.push(2);
        myStack.push(3);
        System.out.println(myStack.pop());
        System.out.println(myStack.pop());
    }

    private static class MyStack {
        LinkedList<Integer> list = new LinkedList<>();

        public void push(Integer num){
            list.addFirst(num);
        }

        public Integer pop(){
            if(list.size() == 0){
                return null;
            }
            return list.pollFirst();
        }
    }
}
输出
3
2

总结

  1. LinkedList底层使用链表存储,容器容量不受限制
  2. 因为使用链表存储,所以查询效率低,不过通过双向链表可以稍微缓解一些,但是操作数据的效率很高
  3. 由于使用的是双向链表,所以可以当做队列和栈来使用。

以上就是我分析,如果问题,烦请支出更正,一起学习。

我是一个爱看源码的老谢,知道越多,不知道的越多。

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