LinkedList 源码分析(JDK 1.8)

简介: 1.概述LinkedList 是 Java 集合框架中一个重要的实现,其底层采用的双向链表结构。和 ArrayList 一样,LinkedList 也支持空值和重复值。由于 LinkedList 基于链表实现,存储元素过程中,无需像 ArrayList 那样进行扩容。

1.概述

LinkedList 是 Java 集合框架中一个重要的实现,其底层采用的双向链表结构。和 ArrayList 一样,LinkedList 也支持空值和重复值。由于 LinkedList 基于链表实现,存储元素过程中,无需像 ArrayList 那样进行扩容。但有得必有失,LinkedList 存储元素的节点需要额外的空间存储前驱和后继的引用。另一方面,LinkedList 在链表头部和尾部插入效率比较高,但在指定位置进行插入时,效率一般。原因是,在指定位置插入需要定位到该位置处的节点,此操作的时间复杂度为O(N)。最后,LinkedList 是非线程安全的集合类,并发环境下,多个线程同时操作 LinkedList,会引发不可预知的错误。

以上是对 LinkedList 的简单介绍,接下来,我将会对 LinkedList 常用操作展开分析,继续往下看吧。

2.继承体系

LinkedList 的继承体系较为复杂,继承自 AbstractSequentialList,同时又实现了 List 和 Deque 接口。继承体系图如下(删除了部分实现的接口):

img_30bbe8004348d584039a125bbfa5efe1.jpe

LinkedList 继承自 AbstractSequentialList,AbstractSequentialList 又是什么呢?从实现上,AbstractSequentialList 提供了一套基于顺序访问的接口。通过继承此类,子类仅需实现部分代码即可拥有完整的一套访问某种序列表(比如链表)的接口。深入源码,AbstractSequentialList 提供的方法基本上都是通过 ListIterator 实现的,比如:

public E get(int index) {
    try {
        return listIterator(index).next();
    } catch (NoSuchElementException exc) {
        throw new IndexOutOfBoundsException("Index: "+index);
    }
}

public void add(int index, E element) {
    try {
        listIterator(index).add(element);
    } catch (NoSuchElementException exc) {
        throw new IndexOutOfBoundsException("Index: "+index);
    }
}

// 留给子类实现
public abstract ListIterator<E> listIterator(int index);

所以只要继承类实现了 listIterator 方法,它不需要再额外实现什么即可使用。对于随机访问集合类一般建议继承 AbstractList 而不是 AbstractSequentialList。LinkedList 和其父类一样,也是基于顺序访问。所以 LinkedList 继承了 AbstractSequentialList,但 LinkedList 并没有直接使用父类的方法,而是重新实现了一套的方法。

另外,LinkedList 还实现了 Deque (double ended queue),Deque 又继承自 Queue 接口。这样 LinkedList 就具备了队列的功能。比如,我们可以这样使用:

Queue<T> queue = new LinkedList<>();

除此之外,我们基于 LinkedList 还可以实现一些其他的数据结构,比如栈,以此来替换 Java 集合框架中的 Stack 类(该类实现的不好,《Java 编程思想》一书的作者也对此类进行了吐槽)。

关于 LinkedList 继承体系先说到这,下面进入源码分析部分。

2.源码分析

2.1 查找

LinkedList 底层基于链表结构,无法向 ArrayList 那样随机访问指定位置的元素。LinkedList 查找过程要稍麻烦一些,需要从链表头结点(或尾节点)向后查找,时间复杂度为 O(N)。相关源码如下:

public E get(int index) {
    checkElementIndex(index);
    return node(index).item;
}

Node<E> node(int index) {
    /*
     * 则从头节点开始查找,否则从尾节点查找
     * 查找位置 index 如果小于节点数量的一半,
     */    
    if (index < (size >> 1)) {
        Node<E> x = first;
        // 循环向后查找,直至 i == index
        for (int i = 0; i < index; i++)
            x = x.next;
        return x;
    } else {
        Node<E> x = last;
        for (int i = size - 1; i > index; i--)
            x = x.prev;
        return x;
    }
}

上面的代码比较简单,主要是通过遍历的方式定位目标位置的节点。获取到节点后,取出节点存储的值返回即可。这里面有个小优化,即通过比较 index 与节点数量 size/2 的大小,决定从头结点还是尾节点进行查找。查找操作的代码没什么复杂的地方,这里先讲到这里。

2.2 遍历

链表的遍历过程也很简单,和上面查找过程类似,我们从头节点往后遍历就行了。但对于 LinkedList 的遍历还是需要注意一些,不然可能会导致代码效率低下。通常情况下,我们会使用 foreach 遍历 LinkedList,而 foreach 最终转换成迭代器形式。所以分析 LinkedList 的遍历的核心就是它的迭代器实现,相关代码如下:

public ListIterator<E> listIterator(int index) {
    checkPositionIndex(index);
    return new ListItr(index);
}

private class ListItr implements ListIterator<E> {
    private Node<E> lastReturned;
    private Node<E> next;
    private int nextIndex;
    private int expectedModCount = modCount;

    /** 构造方法将 next 引用指向指定位置的节点 */
    ListItr(int index) {
        // assert isPositionIndex(index);
        next = (index == size) ? null : node(index);
        nextIndex = index;
    }

    public boolean hasNext() {
        return nextIndex < size;
    }

    public E next() {
        checkForComodification();
        if (!hasNext())
            throw new NoSuchElementException();

        lastReturned = next;
        next = next.next;    // 调用 next 方法后,next 引用都会指向他的后继节点
        nextIndex++;
        return lastReturned.item;
    }
    
    // 省略部分方法
}

上面的方法很简单,大家应该都能很快看懂,这里就不多说了。下面来说说遍历 LinkedList 需要注意的一个点。

我们都知道 LinkedList 不擅长随机位置访问,如果大家用随机访问的方式遍历 LinkedList,效率会很差。比如下面的代码:

List<Integet> list = new LinkedList<>();
list.add(1)
list.add(2)
......
for (int i = 0; i < list.size(); i++) {
    Integet item = list.get(i);
    // do something
}

当链表中存储的元素很多时,上面的遍历方式对于效率来说就是灾难。原因在于,通过上面的方式每获取一个元素,LinkedList 都需要从头节点(或尾节点)进行遍历,效率不可谓不低。在我的电脑(MacBook Pro Early 2015, 2.7 GHz Intel Core i5)实测10万级的数据量,耗时约7秒钟。20万级的数据量耗时达到了约34秒的时间。50万级的数据量耗时约250秒。从测试结果上来看,上面的遍历方式在大数据量情况下,效率很差。大家在日常开发中应该尽量避免这种用法。

2.3 插入

LinkedList 除了实现了 List 接口相关方法,还实现了 Deque 接口的很多方法,所以我们有很多种方式插入元素。但这里,我只打算分析 List 接口中相关的插入方法,其他的方法大家自己看吧。LinkedList 插入元素的过程实际上就是链表链入节点的过程,学过数据结构的同学对此应该都很熟悉了。这里简单分析一下,先看源码吧:

/** 在链表尾部插入元素 */
public boolean add(E e) {
    linkLast(e);
    return true;
}

/** 在链表指定位置插入元素 */
public void add(int index, E element) {
    checkPositionIndex(index);

    // 判断 index 是不是链表尾部位置,如果是,直接将元素节点插入链表尾部即可
    if (index == size)
        linkLast(element);
    else
        linkBefore(element, node(index));
}

/** 将元素节点插入到链表尾部 */
void linkLast(E e) {
    final Node<E> l = last;
    // 创建节点,并指定节点前驱为链表尾节点 last,后继引用为空
    final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
    // 将 last 引用指向新节点
    last = newNode;
    // 判断尾节点是否为空,为空表示当前链表还没有节点
    if (l == null)
        first = newNode;
    else
        l.next = newNode;    // 让原尾节点后继引用 next 指向新的尾节点
    size++;
    modCount++;
}

/** 将元素节点插入到 succ 之前的位置 */
void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
    // assert succ != null;
    final Node<E> pred = succ.prev;
    // 1. 初始化节点,并指明前驱和后继节点
    final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
    // 2. 将 succ 节点前驱引用 prev 指向新节点
    succ.prev = newNode;
    // 判断尾节点是否为空,为空表示当前链表还没有节点    
    if (pred == null)
        first = newNode;
    else
        pred.next = newNode;   // 3. succ 节点前驱的后继引用指向新节点
    size++;
    modCount++;
}

上面是插入过程的源码,我对源码进行了比较详细的注释,应该不难看懂。上面两个 add 方法只是对操作链表的方法做了一层包装,核心逻辑在 linkBefore 和 linkLast 中。这里以 linkBefore 为例,它的逻辑流程如下:

  1. 创建新节点,并指明新节点的前驱和后继
  2. 将 succ 的前驱引用指向新节点
  3. 如果 succ 的前驱不为空,则将 succ 前驱的后继引用指向新节点

对应于下图:

img_c47417c39f627622a107db4d1f53307c.jpe

以上就是插入相关的源码分析,并不复杂,就不多说了。继续往下分析。

2.4 删除

如果大家看懂了上面的插入源码分析,那么再看删除操作实际上也很简单了。删除操作通过解除待删除节点与前后节点的链接,即可完成任务。过程比较简单,看源码吧:

public boolean remove(Object o) {
    if (o == null) {
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
            if (x.item == null) {
                unlink(x);
                return true;
            }
        }
    } else {
        // 遍历链表,找到要删除的节点
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next) {
            if (o.equals(x.item)) {
                unlink(x);    // 将节点从链表中移除
                return true;
            }
        }
    }
    return false;
}

public E remove(int index) {
    checkElementIndex(index);
    // 通过 node 方法定位节点,并调用 unlink 将节点从链表中移除
    return unlink(node(index));
}

/** 将某个节点从链表中移除 */
E unlink(Node<E> x) {
    // assert x != null;
    final E element = x.item;
    final Node<E> next = x.next;
    final Node<E> prev = x.prev;
    
    // prev 为空,表明删除的是头节点
    if (prev == null) {
        first = next;
    } else {
        // 将 x 的前驱的后继指向 x 的后继
        prev.next = next;
        // 将 x 的前驱引用置空,断开与前驱的链接
        x.prev = null;
    }

    // next 为空,表明删除的是尾节点
    if (next == null) {
        last = prev;
    } else {
        // 将 x 的后继的前驱指向 x 的前驱
        next.prev = prev;
        // 将 x 的后继引用置空,断开与后继的链接
        x.next = null;
    }

    // 将 item 置空,方便 GC 回收
    x.item = null;
    size--;
    modCount++;
    return element;
}

和插入操作一样,删除操作方法也是对底层方法的一层保证,核心逻辑在底层 unlink 方法中。所以长驱直入,直接分析 unlink 方法吧。unlink 方法的逻辑如下(假设删除的节点既不是头节点,也不是尾节点):

  1. 将待删除节点 x 的前驱的后继指向 x 的后继
  2. 将待删除节点 x 的前驱引用置空,断开与前驱的链接
  3. 将待删除节点 x 的后继的前驱指向 x 的前驱
  4. 将待删除节点 x 的后继引用置空,断开与后继的链接

对应下图:

img_91b205c316a5ae529e47bcaf57872af1.jpe

结合上图,理解 LInkedList 删除操作应该不难。好了,LinkedList 的删除源码分析就讲到这。

总结

通过上面的分析,大家对 LinkedList 的底层实现应该很清楚了。总体来看 LinkedList 的源码并不复杂,大家耐心看一下,一般都能看懂。同时,通过本文,向大家展现了使用 LinkedList 的一个坑,希望大家在开发中尽量避免。好了,本文到这里就结束了,感谢阅读!

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