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底层数据结构区别
ArrayList底层实现
ArrayList 基于动态扩容数组（Object[]）实现
Java中普通数组 的长度是固定不变 的，ArrayList对数组做了封装，当存入元素超过数组容量时，会自动触发扩容机制 ：创建一个更大的新数组（默认扩容为原数组大小的1.5倍），并把原数组的所有元素复制到新数组中
LinkedList底层实现
LinkedList 基于双向循环链表（头节点的 prev 指针指向尾节点，尾节点的 next 指针指向头节点） 实现
链表的存储形式是一个个独立的节点，每个节点包含 当前元素值、前驱节点地址（prev）、后继节点地址（next） 三个部分，所有节点通过地址引用串联起来，内存地址无需连续
内存占用区别
ArrayList ：内存占用紧凑、连续，内存利用率高。
缺点：因为是动态数组，会预留一部分容量（空闲数组空间） 用于扩容，这部分空间是冗余内存，如果元素少，冗余内存占比会偏高。
LinkedList ：内存占用 离散、更大，内存利用率低。
原因：每个节点除了存储元素本身，还需要额外存储前驱节点地址、后继节点地址两个引用，这是额外的内存开销，元素越多，额外开销越大。
方法调用区别
访问元素
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ArrayList ：支持高效随机访问 ，查询效率极高，时间复杂度为O(1)
原因 ：数组是连续的内存空间，底层通过数组下标直接定位元素，一步就能找到目标位置，和数组长度无关 -
LinkedList ：不支持高效随机访问 ，查询效率低，时间复杂度为O(n)
原因：链表是离散的节点，没有下标概念。要获取第i个元素，必须从链表的头部或尾部开始逐个遍历节点，直到找到目标元素，元素越多，遍历耗时越长
新增元素和删除元素
在集合的尾部新增或删除元素
- ArrayList ：性能高，时间复杂度为O(1)
原因 ：直接给数组尾部空闲位置赋值即可，不会触发元素移动，只有当数组容量不足时，才会触发一次扩容（复制数组的耗时属于低频开销） - LinkedList ：性能高，时间复杂度为O(1)
原因：链表尾部有指针直接指向最后一个节点，新增只需改变尾部节点的引用，删除只需断开尾部节点的关联，无需遍历
结论： 尾部增删元素，两者效率相近
在集合头部或指定位置增删元素
- ArrayList ：效率低 ，时间复杂度为O(n)
原因 ：数组是连续内存，在指定位置插入元素时，需要把该位置及之后的所有元素向后移动一位 ；删除元素时，需要把该位置之后的所有元素向前移动一位，元素越多，移动的元素越多，耗时越长。 - LinkedList ：效率高 ，时间复杂度为O(1)
原因 ：链表的增删只需要修改相邻节点的引用地址即可，不需要移动任何元素。唯一的耗时是找到这个位置的节点（遍历O(n)），但如果已经拿到目标节点的引用，增删就是O(1)。
结论：中间或头部增删，LinkedList 效率高于 ArrayList。
核心API差异
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ArrayList无特有方法，所有方法都来自 List 接口
ArrayList 只实现了 List 接口，所有方法都是 List 的标准方法（
add/get/remove/set等），无独有 API。 -
LinkedList有特有方法
LinkedList 同时实现了
List + Deque两个接口，既可以当 List 用，也可以当队列、栈用，提供了大量首尾操作的高效 API，这些方法的时间复杂度都是 O(1)，是 ArrayList 没有的：
java
// 队列相关（先进先出）
boolean offer(E e); // 尾部添加元素
E poll(); // 头部删除元素，队列为空返回null
E peek(); // 头部获取元素，队列为空返回null
// 双端队列首尾操作
void addFirst(E e); // 头部添加
void addLast(E e); // 尾部添加
E getFirst(); // 头部获取
E getLast(); // 尾部获取
E removeFirst(); // 头部删除
E removeLast(); // 尾部删除
// 栈相关（先进后出）
void push(E e); // 入栈（等价于addFirst）
E pop(); // 出栈（等价于removeFirst）如何选择使用哪个
优先选择ArrayList的情况
- 业务中查询、遍历操作远多于增删操作
- 增删操作只在集合尾部进行；
- 对内存占用有要求，要求内存利用率高。
优先选择LinkedList的情况
- 业务中频繁在集合的中间、头部进行增删操作
- 集合中元素数量特别多，且增删频繁，ArrayList 的扩容和元素移动会导致性能急剧下降。