、链表基础概念
链表 是一种物理存储结构上非连续、非顺序 的存储结构,数据元素的逻辑顺序通过链表中的指针链接实现。核心特点:节点1 -> 节点2 -> 节点3
链表类型对比:
类型 | 特点 | 示意图 |
---|---|---|
单向链表 | 只有 next 指针 | A → B → C → null |
双向链表 | 有 prev 和 next 指针 | null ⇄ A ⇄ B ⇄ C ⇄ null |
循环链表 | 尾节点指向头节点 | A → B → C → A |
-
与数组的对比 :
特性 数组(ArrayList) 链表(LinkedList) 内存连续性 连续内存块 非连续内存块 随机访问 O(1) O(n) 头部插入 O(n) O(1) 内存利用率 可能浪费空间 按需分配 CPU缓存友好性 高 低
二、LinkedList 核心解析
2.1 类结构分析
java
public class LinkedList<E>
extends AbstractSequentialList<E>
implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, Serializable {
transient int size = 0;
transient Node<E> first; // 头节点
transient Node<E> last; // 尾节点
private static class Node<E> {
E item;
Node<E> next;
Node<E> prev;
}
}
2.2 时间复杂度全景图
操作 | 时间复杂度 | 原理说明 |
---|---|---|
addFirst()/addLast() | O(1) | 直接修改头尾指针 |
getFirst()/getLast() | O(1) | 直接访问头尾节点 |
removeFirst()/removeLast() | O(1) | 修改头尾指针 |
get(int index) | O(n) | 需要遍历到指定位置 |
add(int index, E e) | O(n) | 找到位置后修改指针(O(1)) |
contains(Object o) | O(n) | 必须遍历所有元素 |
三、LinkedList 使用详解
3.1 构造方法
java
// 示例1:空链表
LinkedList<String> list1 = new LinkedList<>();
// 示例2:从集合初始化
List<String> names = Arrays.asList("Alice", "Bob", "Charlie");
LinkedList<String> list2 = new LinkedList<>(names);
3.2 核心操作方法
1. 添加元素:
java
// 尾部添加(推荐)
linkedList.add("Tail");
// 头部添加
linkedList.addFirst("Head");
// 指定位置插入
linkedList.add(2, "Middle");
2. 删除元素:
java
// 删除头部
String head = linkedList.removeFirst();
// 删除尾部
String tail = linkedList.removeLast();
// 按值删除(删除第一个匹配项)
linkedList.remove("Bob");
// 按索引删除
linkedList.remove(1);
3. 访问元素
java
// 获取头部(不删除)
String first = linkedList.getFirst();
// 获取尾部(不删除)
String last = linkedList.getLast();
// 随机访问(效率低)
String item = linkedList.get(3);
4. 队列操作(实现Deque接口):
java
// 作为队列使用
Queue<String> queue = new LinkedList<>();
queue.offer("A"); // 入队
queue.poll(); // 出队
// 作为双端队列
Deque<String> deque = new LinkedList<>();
deque.offerFirst("A"); // 队头入
deque.offerLast("Z"); // 队尾入
deque.pollFirst(); // 队头出
3.3 四种遍历方式
java
// 1. for循环(效率最低)
for(int i=0; i<list.size(); i++) {
System.out.println(list.get(i)); // 每次get都是O(n)
}
// 2. 增强for循环(推荐)
for(String s : list) {
System.out.println(s);
}
// 3. 迭代器(最佳实践)
Iterator<String> it = list.iterator();
while(it.hasNext()) {
System.out.println(it.next());
}
// 4. 倒序迭代器(双向链表特有)
Iterator<String> dit = list.descendingIterator();
while(dit.hasNext()) {
System.out.println(dit.next());
}
四、源码深度剖析
4.1 节点插入流程
java
// add(E e) 方法源码
public boolean add(E e) {
linkLast(e); // 核心方法
return true;
}
void linkLast(E e) {
final Node<E> l = last; // 1. 获取当前尾节点
final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null); // 2. 创建新节点
last = newNode; // 3. 更新尾指针
if (l == null) // 4. 处理空链表情况
first = newNode;
else
l.next = newNode; // 5. 原尾节点指向新节点
size++; // 6. 更新大小
}
4.2 随机访问优化
java
// get(int index) 源码
public E get(int index) {
checkElementIndex(index); // 索引检查
return node(index).item; // 核心方法
}
Node<E> node(int index) {
// 二分查找优化:根据位置选择从头/尾遍历
if (index < (size >> 1)) { // 索引在前半部分
Node<E> x = first;
for (int i = 0; i < index; i++)
x = x.next;
return x;
} else { // 索引在后半部分
Node<E> x = last;
for (int i = size - 1; i > index; i--)
x = x.prev;
return x;
}
}
4.3 删除操作解析
java
// remove(int index) 核心流程
public E remove(int index) {
checkElementIndex(index);
return unlink(node(index)); // 先定位再删除
}
E unlink(Node<E> x) {
final E element = x.item;
final Node<E> next = x.next;
final Node<E> prev = x.prev;
if (prev == null) { // 删除的是头节点
first = next;
} else {
prev.next = next; // 前驱指向后继
x.prev = null; // 断开前驱链接
}
if (next == null) { // 删除的是尾节点
last = prev;
} else {
next.prev = prev; // 后继指向前驱
x.next = null; // 断开后继链接
}
x.item = null; // 帮助GC
size--;
return element;
}
五、实战应用案例
5.1 LRU缓存实现
java
class LRUCache<K, V> {
private final int capacity;
private final Map<K, V> map = new HashMap<>();
private final LinkedList<K> list = new LinkedList<>();
public LRUCache(int capacity) {
this.capacity = capacity;
}
public V get(K key) {
if (map.containsKey(key)) {
// 移动到链表头部
list.remove(key);
list.addFirst(key);
return map.get(key);
}
return null;
}
public void put(K key, V value) {
if (map.containsKey(key)) {
list.remove(key);
} else if (map.size() >= capacity) {
// 淘汰尾部数据
K oldestKey = list.removeLast();
map.remove(oldestKey);
}
list.addFirst(key);
map.put(key, value);
}
}
5.2 多项式相加
java
class Polynomial {
static class Term {
int coeff;
int exp;
Term(int coeff, int exp) {
this.coeff = coeff;
this.exp = exp;
}
}
public static LinkedList<Term> add(LinkedList<Term> p1, LinkedList<Term> p2) {
LinkedList<Term> result = new LinkedList<>();
Iterator<Term> it1 = p1.iterator();
Iterator<Term> it2 = p2.iterator();
Term t1 = it1.hasNext() ? it1.next() : null;
Term t2 = it2.hasNext() ? it2.next() : null;
while (t1 != null || t2 != null) {
if (t1 == null) {
result.add(t2);
t2 = it2.hasNext() ? it2.next() : null;
} else if (t2 == null) {
result.add(t1);
t1 = it1.hasNext() ? it1.next() : null;
} else if (t1.exp > t2.exp) {
result.add(t1);
t1 = it1.hasNext() ? it1.next() : null;
} else if (t1.exp < t2.exp) {
result.add(t2);
t2 = it2.hasNext() ? it2.next() : null;
} else {
// 指数相同,系数相加
int sum = t1.coeff + t2.coeff;
if (sum != 0) {
result.add(new Term(sum, t1.exp));
}
t1 = it1.hasNext() ? it1.next() : null;
t2 = it2.hasNext() ? it2.next() : null;
}
}
return result;
}
}
5.3 音乐播放列表
java
class MusicPlayer {
private final LinkedList<String> playlist = new LinkedList<>();
private ListIterator<String> iterator;
public void addSong(String song) {
playlist.addLast(song);
if (iterator == null) {
iterator = playlist.listIterator();
}
}
public void playNext() {
if (iterator.hasNext()) {
System.out.println("播放: " + iterator.next());
} else {
System.out.println("已到列表末尾");
}
}
public void playPrevious() {
if (iterator.hasPrevious()) {
System.out.println("播放: " + iterator.previous());
} else {
System.out.println("已到列表开头");
}
}
public void removeCurrent() {
iterator.remove();
System.out.println("歌曲已移除");
}
}
六、经典面试题解析
6.1 链表反转(迭代法)
java
public static <E> LinkedList<E> reverse(LinkedList<E> list) {
LinkedList<E> reversed = new LinkedList<>();
for (E item : list) {
reversed.addFirst(item); // 利用头插法实现反转
}
return reversed;
}
6.2 检测环形链表(快慢指针)
java
public static boolean hasCycle(LinkedList<?> list) {
// 模拟快慢指针(实际LinkedList无环)
if (list.isEmpty()) return false;
Iterator<?> slow = list.iterator();
Iterator<?> fast = list.iterator();
while (fast.hasNext()) {
slow.next(); // 慢指针走一步
fast.next(); // 快指针走两步
if (!fast.hasNext()) break;
fast.next();
// 如果相遇则有环
if (slow == fast) return true;
}
return false;
}
6.3 合并有序链表
java
public static LinkedList<Integer> mergeSortedLists(
LinkedList<Integer> list1,
LinkedList<Integer> list2) {
LinkedList<Integer> merged = new LinkedList<>();
Iterator<Integer> it1 = list1.iterator();
Iterator<Integer> it2 = list2.iterator();
Integer num1 = it1.hasNext() ? it1.next() : null;
Integer num2 = it2.hasNext() ? it2.next() : null;
while (num1 != null || num2 != null) {
if (num1 == null) {
merged.add(num2);
num2 = it2.hasNext() ? it2.next() : null;
} else if (num2 == null) {
merged.add(num1);
num1 = it1.hasNext() ? it1.next() : null;
} else if (num1 < num2) {
merged.add(num1);
num1 = it1.hasNext() ? it1.next() : null;
} else {
merged.add(num2);
num2 = it2.hasNext() ? it2.next() : null;
}
}
return merged;
}
七、使用场景建议
-
推荐使用:
- 频繁在头尾增删元素(队列/栈操作)
- 不需要随机访问的场景
- 元素数量变化大的场景
- 实现特殊数据结构(LRU缓存等)
-
避免使用:
- 需要频繁随机访问(超过总操作20%)
- 内存敏感场景(每个元素额外消耗24字节指针)
- CPU缓存优化要求高的场景