LinkedList vs. ArrayDeque：实例化选择与NPE问题的分析

在解决算法问题时，选择合适的数据结构往往会显著影响代码的正确性和性能。今天我们将围绕一道判断二叉树是否为完全二叉树的题目，分析在实例化队列时选择 LinkedList 和 ArrayDeque 的差异，特别是为什么使用 ArrayDeque 会导致 NullPointerException (NPE) 的问题。

问题背景

题目要求判断一棵二叉树是否为完全二叉树。完全二叉树的定义是：除最后一层外，每一层节点都是满的，且最后一层的节点都尽量靠左排列。以下是给出的代码实现：

java 复制代码

class Solution {
    public boolean isCompleteTree(TreeNode root) {
        Boolean flag = true;
        Deque<TreeNode> queue = new LinkedList<>();
        queue.offer(root);
        while (!queue.isEmpty()) {
            int n = queue.size();
            for (int i = 0; i < n; i++) {
                TreeNode node = queue.poll();
                if (node == null) {
                    flag = false;
                } else {
                    if (!flag) {
                        return false;
                    }
                    queue.offer(node.left);
                    queue.offer(node.right);
                }
            }
        }
        return true;
    }
}

代码使用层序遍历（BFS）的方式，通过队列来检查树的节点。逻辑是这样的：

如果遇到 null 节点，设置 flag = false，表示后续不应再出现非空节点。
如果在 flag 为 false 后仍遇到非空节点，则说明树不满足完全二叉树的性质，返回 false。
如果遍历顺利完成，返回 true。

代码中使用了 Deque<TreeNode> queue = new LinkedList<>() 来实例化队列。但如果将 LinkedList 替换为 ArrayDeque，运行时可能会抛出 NullPointerException。为什么会这样呢？让我们深入分析。

LinkedList 与 ArrayDeque 的关键差异

LinkedList 和 ArrayDeque 都实现了 Deque 接口，因此理论上都可以用作队列。但它们在底层实现和对 null 元素的处理上有显著区别：

底层实现：
- LinkedList 是一个双向链表，每个节点存储指向前一个和后一个节点的引用。
- ArrayDeque 是一个基于循环数组实现的双端队列，动态调整容量以适应元素。
对 null 元素的支持：
- LinkedList 允许存储 null 元素。无论是 offer(null) 还是 add(null)，它都能正确处理。
- ArrayDeque 不允许存储 null 元素。如果尝试将 null 加入队列（例如通过 offer(null)），会抛出 NullPointerException。

问题根源：NPE 的来源

在上述代码中，队列不仅存储树的根节点，还会存储每个节点的左右子节点：

java 复制代码

queue.offer(node.left);
queue.offer(node.right);

对于二叉树，node.left 或 node.right 可能是 null，这是完全合法的情况。例如：

一个叶子节点的左右子节点都是 null。
一个非完全二叉树可能在某些位置缺少子节点，导致 left 或 right 为 null。

当使用 LinkedList 时：

offer(null) 被正常执行，null 被加入队列。
后续 poll() 操作会返回 null，代码通过 if (node == null) 分支正确处理。

当使用 ArrayDeque 时：

在 queue.offer(node.left) 或 queue.offer(node.right) 时，如果 node.left 或 node.right 是 null，ArrayDeque 的 offer 方法会抛出 NullPointerException。
根据 Java 文档，ArrayDeque 的 add 和 offer 方法明确禁止 null 值，因为它使用 null 作为内部特殊标记（例如表示队列为空）。

因此，当代码尝试将 null 加入 ArrayDeque 时，异常立即发生，导致程序崩溃。

验证与示例

假设我们有以下二叉树：

markdown 复制代码

这是一个完全二叉树。层序遍历时：

queue.offer(root) → 队列：[1]
poll() → 1，offer(2)，offer(3) → 队列：[2, 3]
poll() → 2，offer(4)，offer(5) → 队列：[3, 4, 5]
poll() → 3，offer(null)，offer(null) → 队列：[4, 5, null, null]

如果使用 LinkedList，队列可以正常存储 [4, 5, null, null]。
如果使用 ArrayDeque，在 offer(null) 时就会抛出 NPE。

解决方案与建议

继续使用 LinkedList：
- 对于这道题，LinkedList 是更合适的选择，因为它支持 null 元素，而二叉树的子节点可能是 null。
- 性能方面，LinkedList 的 offer 和 poll 操作是 O(1)，足以满足需求。
避免将 null 加入队列：
- 如果一定要使用 ArrayDeque，可以在入队前检查：
  java 复制代码
```
if (node.left != null) queue.offer(node.left);
if (node.right != null) queue.offer(node.right);
```
- 但这会改变算法逻辑，因为题目需要通过 null 的位置来判断是否为完全二叉树，这种修改会导致逻辑错误。
选择依据：
- 如果问题明确需要处理 null 值（如本题），优先选择 LinkedList。
- 如果问题保证队列中不会有 null（例如存储整数或非空对象），ArrayDeque 是更好的选择，因为它基于数组实现，内存效率更高，访问速度更快。

性能对比（额外参考）

虽然本题的重点是正确性而非性能，简单对比一下：

LinkedList：每个元素占用更多内存（节点指针），但支持 null。
ArrayDeque：内存效率更高（连续数组存储），但不支持 null，且在扩容时可能有轻微性能开销。

对于大多数 BFS 场景，两种数据结构的平均时间复杂度都是 O(1)（入队和出队），但 ArrayDeque 在缓存局部性上更有优势。不过在本题中，null 处理的需求决定了 LinkedList 的必要性。

结论

在判断完全二叉树的问题中，使用 LinkedList 是正确的选择，因为它能处理 null 元素，而 ArrayDeque 会因尝试入队 null 而抛出 NPE。如果你在调试时遇到 NPE，检查队列实例化类型是第一步。理解数据结构对 null 的支持差异，能帮助我们在算法设计中做出更明智的选择。