Java集合源码分析(三)——LinkedList

简介

LinkedList是一个链表结构的列表,也可以被作为堆栈、队列或双端队列使用。它继承于AbstractSequentialList双向链表,实现了List、Deque、Cloneable、java.io.Serializable接口。

源码分析

public class LinkedList<E>
    extends AbstractSequentialList<E>
    implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, Serializable {}

下面分析几个我认为比较重要的,能够体现其设计精髓的API源码。

实现接口

  • List
  • Deque
  • Cloneable
  • java.io.Serializable

父类

  • AbstractSequentialList

字段

  • first:双向链表的头节点。
  • last:双向链表的尾节点。
  • size:表中元素的个数。
  • serialVersionUID:版本号。
    transient int size = 0;
    transient Node<E> first;
    transient Node<E> last;
    private static final long serialVersionUID = 876323262645176354L;

内部类

1.节点数据结构

    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;
        }
    }

这个是LinkedList中节点基本的数据结构,从这里就可以看出,LinkedList是一个双向链表,每个节点包含节点元素值,和指前、指后的引用。

2.迭代器

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

    private class ListItr implements ListIterator<E> {
    	// 之前最新返回的节点
        private Node<E> lastReturned;
        // 装下一个元素的节点
        private Node<E> next;
        // 存储下一个元素的索引号
        private int nextIndex; 
        // 存储构造器生成时的修改版本号
        private int expectedModCount = modCount;

        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;
            nextIndex++;
            return lastReturned.item;
        }

        public boolean hasPrevious() {
            return nextIndex > 0;
        }

        public E previous() {
            checkForComodification();
            if (!hasPrevious())
                throw new NoSuchElementException();

            lastReturned = next = (next == null) ? last : next.prev;
            nextIndex--;
            return lastReturned.item;
        }

        public int nextIndex() {
            return nextIndex;
        }

        public int previousIndex() {
            return nextIndex - 1;
        }

        public void remove() {
            checkForComodification();
            if (lastReturned == null)
                throw new IllegalStateException();

            Node<E> lastNext = lastReturned.next;
            unlink(lastReturned);
            if (next == lastReturned)
                next = lastNext;
            else
                nextIndex--;
            lastReturned = null;
            expectedModCount++;
        }

        public void set(E e) {
            if (lastReturned == null)
                throw new IllegalStateException();
            checkForComodification();
            lastReturned.item = e;
        }

        public void add(E e) {
            checkForComodification();
            lastReturned = null;
            if (next == null)
                linkLast(e);
            else
                linkBefore(e, next);
            nextIndex++;
            expectedModCount++;
        }

        public void forEachRemaining(Consumer<? super E> action) {
            Objects.requireNonNull(action);
            while (modCount == expectedModCount && nextIndex < size) {
                action.accept(next.item);
                lastReturned = next;
                next = next.next;
                nextIndex++;
            }
            checkForComodification();
        }

        final void checkForComodification() {
            if (modCount != expectedModCount)
                throw new ConcurrentModificationException();
        }
    }

    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;
        }
    }

这里通过实现ListIterator接口,给外部提供迭代器的接口。
不同于直接对List的操作API,这里的迭代器中每次操作都会通过checkForComodification()语句判断线程是否安全,可以看出LinkedList是没有线程安全的,迭代器通过修改版本号的比较,实现线程不安全的检测。用来实现fail-fast机制。其实还有一个作用就是在防止在迭代器遍历的中,当前线程对列表进行修改。

其实这样做还是不安全的,如果在执行checkForComodification()之后,数据被其他线程修改了,而迭代器的线程继续执行下面的语句,就会出现问题。

方法

从基本的节点操作方法开始举例分析。

1.添加节点

    // 将节点(节点数据是e)添加到succ节点之前。
    void linkBefore(E e, Node<E> succ) {
        // assert succ != null;
        final Node<E> pred = succ.prev;
        final Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, succ);
        succ.prev = newNode;
        // 如果前驱节点是空的,说明succ是原来的头节点,所以需要更新头节点
        if (pred == null)
            first = newNode;
        else
            pred.next = newNode;
        size++;
        modCount++;
    }
	// 将节点添加到末尾 
    void linkLast(E e) {
        final Node<E> l = last;
        final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
        last = newNode;
        // 如果末尾节点是空的,说明链表还是空的,需要更新头节点,这时候末尾节点和头节点指向同一个节点
        if (l == null)
            first = newNode;
        else
            l.next = newNode;
        size++;
        modCount++;
    }

这是LinkedList添加节点最底层的操作,其他的API的添加操作都是基于这些函数实现的。

2.删除节点

    // 将节点从链表中删除
    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;
		// 判断是否为头节点
        if (prev == null) {
            first = next;
        } else {
            prev.next = next;
            x.prev = null;
        }
		// 判断是否为末尾节点
        if (next == null) {
            last = prev;
        } else {
            next.prev = prev;
            x.next = null;
        }

        x.item = null;
        size--;
        modCount++;
        return element;
    }

实现原理: 如果删除节点是头节点,那么就需要更新头节点,如果是尾节点,同样更新。不是头尾节点的话,就只需要将节点前后相连,然后将这个节点的引用置空,从而回收原有对象。

3.添加元素

    // 将元素(E)添加到LinkedList中
    public boolean add(E e) {
        linkLast(e);
        return true;
    }

这里就是调用了上面的linkLast,将元素添加到last节点后面,也就时链表末尾。

4.获取对应位置的节点

    // 获取双向链表中指定位置的节点
    Node<E> node(int index) {
        // assert isElementIndex(index);

		// 判断索引的位置
        if (index < (size >> 1)) {
            Node<E> x = first;
            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;
        }
    }

LinkedList的随机访问都是需要通过这个函数来实现的。
实现原理:本质就是通过链表的不断遍历,查找获取到对应下标的节点。首先判断下标是否越界,然后进行遍历,为了提高查找的效率,会对需求的下标进行判断,从而确定从前还是从后开始遍历。

所以可以从这里看出来,LinkedList的随机访问效率很低,而且不稳定,访问时间和列表内数据量成正比。

5.删除对应位置的元素

    // 删除index位置的节点
    public E remove(int index) {
        checkElementIndex(index);
        return unlink(node(index));
    }

**实现原理:**先调用上面的函数,找到对应位置的节点,然后再删除该节点。

删除利用查找方法,所以,开销和上面也是一样的。

6.转化为数组

    // 返回LinkedList的Object[]数组
    public Object[] toArray() {
        Object[] result = new Object[size];
        int i = 0;
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next)
            result[i++] = x.item;
        return result;
    }

    // 返回LinkedList的模板数组。所谓模板数组,即可以将T设为任意的数据类型
    public <T> T[] toArray(T[] a) {
        if (a.length < size)
            a = (T[])java.lang.reflect.Array.newInstance(
                                a.getClass().getComponentType(), size);
        int i = 0;
        // 创建一个新的数组
        Object[] result = a;
        // 遍历链表,把数据填进数组
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next)
            result[i++] = x.item;

        if (a.length > size)
            a[size] = null;

        return a;
    }

和ArrayList一样,转化为数组提供了两种方法,前者直接丢出Object类型,后者时根据传入的模板数组的类型,将Object类转换为所需类型,再丢出去。

实现原理:创建一个数组,通过遍历链表,将数据填到数组里面即可。

7.添加集合

    // 从双向链表的index开始,将“集合(c)”添加到双向链表中。
    public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) {
        checkPositionIndex(index);
		// 先把集合转化为数组
        Object[] a = c.toArray();
        int numNew = a.length;
        if (numNew == 0)
            return false;

        Node<E> pred, succ;
        if (index == size) {
            succ = null;
            pred = last;
        } else {
            succ = node(index);
            pred = succ.prev;
        }

		// 遍历数组,把元素包装了新节点中,再接到链表中去
        for (Object o : a) {
            @SuppressWarnings("unchecked") E e = (E) o;
            Node<E> newNode = new Node<>(pred, e, null);
            if (pred == null)
                first = newNode;
            else
                pred.next = newNode;
            pred = newNode;
        }

        if (succ == null) {
            last = pred;
        } else {
            pred.next = succ;
            succ.prev = pred;
        }

        size += numNew;
        modCount++;
        return true;
    }

实现原理: 先把该集合转化为数组,然后将需要添加的位置给断开,根据数组里面的元素生成新的节点,再挨个将节点串到需要的位置,最后再把尾巴连上。

8.克隆

    // 克隆函数。返回LinkedList的克隆对象。
    public Object clone() {
        LinkedList<E> clone = superClone();

        // Put clone into "virgin" state
        clone.first = clone.last = null;
        clone.size = 0;
        clone.modCount = 0;

        // Initialize clone with our elements
        for (Node<E> x = first; x != null; x = x.next)
            clone.add(x.item);

        return clone;
    }

实现原理: 先调用父类的克隆接口函数,然后再将自己链表中的节点值挨个填入,让新链表自己创建元素。

9.构造函数

	// 没有参数的构造
    public LinkedList() {
    }
    
    // 包含“集合”的构造函数:创建一个包含“集合”的LinkedList
    public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
        this();
        addAll(c);
    }

成员变量在对象分配的时候就

总结

源码总结

  • LinkedList内部数据结构是双向链表。它有一个非常重要的内部类:Node,是双向链表的数据结构,其中包括节点的数据内容,上一个节点和下一个节点。
  • LinkedList由于是链表,所以不存在扩容的问题。
  • 克隆函数就是将该对象的所有数据值都复制到一个新的LinkedList中。
  • LinkedList实现java.io.Serializable。当写入到输出流时,先写入“容量”,再依次写入“每一个节点保护的值”;当读出输入流时,先读取“容量”,再依次读取“每一个元素”。
  • 由于LinkedList实现了Deque,而Deque接口定义了在双端队列两端访问元素的方法。提供插入、移除和检查元素的方法。每种方法都存在两种形式:一种形式在操作失败时抛出异常,另一种形式返回一个特殊值(null 或 false,具体取决于操作)。
  • 由于Linked内部是链表,所以,中间插入和删除的操作本身开销比较小,但是找到中间元素的随机访问开销十分打,且稳定,依据元素的个数的一半。

源码相关总结

遍历方式:

  • 迭代器
  • 随机访问
  • foreach
  • pollFirst
  • pollLast
  • removeFirst
  • removeLast
    在这里插入图片描述
    由图可见,remove的效率最高,poll的效率其次。所以,如果需要遍历LinkedList,尽量避免随机访问,而是采用迭代器或者for。
原文地址:https://www.cnblogs.com/lippon/p/14117608.html