01 数组
数组是适合查找操作，但是查找的时间复杂度并不为 O(1)。即便是排好序的数组，你用二分查找，时间复杂度也是 O(logn)。所以，正确的表 述应该是，数组支持随机访问，根据下标随机访问的时间复杂度为 O(1)。
为了避免 d，e，f，g，h 这几个数据会被搬移三次，我们可以先记录下已经删除的数据。每次的删除操作并不是真正地搬移数据，只是记录数据已经被删除。当数组没有更多空间存储数据时，我们再触发执行一次真正的删除操作，这样就大大减少了删除操作导致的数据搬移。
如果你了解 JVM，你会发现，这不就是 JVM 标记清除垃圾回收算法的核心思想吗?没错，数据结构和算法的魅力就在于此，很多时候我们并不是要去死记硬背某个数据结构或者算法，而是要学习它背后的思想和处理技巧，这些东西才是最有价值的。 1.Java ArrayList 无法存储基本类型，比如 int、long，需要封装为 Integer、Long 类，而 Autoboxing、Unboxing 则有一定的性能消耗，所以如果特别关注性能，或者希望使用基本类型，就可以选用数组。
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如果数据大小事先已知，并且对数据的操作非常简单，用不到 ArrayList 提供的大部分方 法，也可以直接使用数组。
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还有一个是我个人的喜好，当要表示多维数组时，用数组往往会更加直观。比如 Object[][] array;而用容器的话则需要这样定义:ArrayList array。
数组存储的内存模型上来看，“下标”最确切的定义应该是“偏移(offset)”。前面也讲到，如果用 a 来表示数组的首地址，a[0] 就是偏移为 0 的位置，也就是首地址，a[k] 就表示偏移 k 个 type_size 的位置。
生活中，我们扔进屋里垃圾桶的垃圾，并没有消失，只是被 ''标记'' 成了垃圾，只有垃圾桶塞满时，才会清理垃圾桶。再次存放垃圾。
02 链表
你可以把链表想象成一个队伍，队伍中的每个人都只知道自己后面的人是谁，所以当我们希望知道排在第 k 位的人是谁的时候，我们就需要从第一个人开始，一个一个地往下数。所以，链表随机访问的性能没有数组好，需要 O(n) 的时间复杂度。
双向链表实际优势
尽管单纯的删除操作时间复杂度是 O(1)，但遍历查找的时间是主要的耗时点，对应的时间复杂度为 O(n)。根据时间复杂度分析中的加法法则，删除值等于给定值的结点对应的链表
操作的总时间复杂度为 O(n)。
对于第二种情况，我们已经找到了要删除的结点，但是删除某个结点 q 需要知道其前驱结 点，而单链表并不支持直接获取前驱结点，所以，为了找到前驱结点，我们还是要从头结点 开始遍历链表，直到 p->next=q，说明 p 是 q 的前驱结点。
但是对于双向链表来说，这种情况就比较有优势了。因为双向链表中的结点已经保存了前驱 结点的指针，不需要像单链表那样遍历。所以，针对第二种情况，单链表删除操作需要 O(n) 的时间复杂度，而双向链表只需要在 O(1) 的时间复杂度内就搞定了!
如果我们希望在链表的某个指定结点前面插入一个结点，双向链表比单链表有很大的优势。双向链表可以在 O(1) 时间复杂度搞定，而单向链表需要 O(n) 的时间复杂度。你可以参照我刚刚讲过的删除操作自己分析一下。
除了插入、删除操作有优势之外，对于一个有序链表，双向链表的按值查询的效率也要比单链表高一些。因为，我们可以记录上次查找的位置 p，每次查询时，根据要查找的值与 p 的大小关系，决定是往前还是往后查找，所以平均只需要查找一半的数据。
以上也就蕴含空间换取时间的思想。 对于执行较慢的程序，可以通过消耗更多的内存(空间换时间)来进行优化;而消耗过多内存的程序，可以通过消耗更多的时间(时间换空间)来降低内存的消耗。
如何把链表相关的代码联系到没有瑕疵。我们知道，有些语言有“指针”的概念，比如 C 语言;有些语言没有指针，取而代之的是“引用”，比如 Java、Python。不管是“指针”还是“引用”，实际上，它们的意思都是一样的，都是存储所指对象的内存地址。
还有一个更复杂的，也是我们写链表代码经常会用到的:p->next=p->next->next。这行 代码表示，p 结点的 next 指针存储了 p 结点的下下一个结点的内存地址。
插入结点时，一定要注意操作的顺序，要先将结点 x 的 next 指针指向结点 b，再把结点 a 的 next 指针指向结点 x，这样才不会丢失指针，导致内存泄漏。所以，对于刚刚的插入代码，我们只需要把第 1 行和第 2 行代码的顺序颠倒一下就可以了。 删除链表节点也要手动释放内存空间。
，针对链表的插入、删除操作，需要对插入第一个结点和删除最后一个结点的情况进行特殊处理。这样代码实现起来就会很繁琐，不简洁，而且也容易因为考虑不全而出错。如何来解决这个问题呢?
技巧三中提到的哨兵就要登场了。哨兵，解决的是国家之间的边界问题。同理，这里说的哨 兵也是解决“边界问题”的，不直接参与业务逻辑。 如果我们引入哨兵结点，在任何时候，不管链表是不是空，head 指针都会一直指向这个哨兵结点。我们也把这种有哨兵结点的链表叫带头链表。相反，没有哨兵结点的链表就叫作不带头链表。 我画了一个带头链表，你可以发现，哨兵结点是不存储数据的。因为哨兵结点一直存在，所 以插入第一个结点和插入其他结点，删除最后一个结点和删除其他结点，都可以统一为相同 的代码实现逻辑了。
，代码在一些边界或者异常情况下，最容易产生 Bug。链表代码也不例外。要实现没有 Bug 的链表代码，一定要在编写的过程中以及编写完成之后，检查边界条件是否考虑全面，以及代码在边界条件下是否能正确运行。
我经常用来检查链表代码是否正确的边界条件有这样几个:
如果链表为空时，代码是否能正常工作? 如果链表只包含一个结点时，代码是否能正常工作? 如果链表只包含两个结点时，代码是否能正常工作? 代码逻辑在处理头结点和尾结点的时候，是否能正常工作?
