264. Java 集合 - 插入元素性能对比：LinkedList vs ArrayList
在 Java 中，我们常用 LinkedList 和 ArrayList 来表示列表结构，它们在插入操作上的性能差异尤其值得关注。本节我们通过基准测试、原理分析和实例演示，深入剖析它们在不同位置插入元素的效率表现。
🎯 基本原理回顾
🔗 LinkedList 的插入机制：
- 每个节点包含指向前一个和后一个节点的引用。
- 插入新节点时，只需修改相邻节点的引用指向即可。
- 但是：在插入中间位置时，你必须先从头或尾遍历到目标位置，这个过程非常耗时，特别是在节点不连续存储（指针跳跃+缓存未命中）。
📦 ArrayList 的插入机制：
- 底层是一个数组。
- 插入元素前，需要将插入点之后的所有元素整体右移一位。
- 如果数组已满，还要扩容：重新分配一个更大的数组并复制所有元素。
📊 插入操作性能对比分析
📍 插入位置对性能的影响（LinkedList）
我们测量了在开头、中间和末尾插入元素时的性能差异。
🟢 插入开头（头插）表现稳定：
List<Integer> list = new LinkedList<>();
list.addFirst(42); // 等价于 list.add(0, 42);
| SIZE | Score (ns/op) |
|---|---|
| 10 | 7.00 |
| 100 | 7.12 |
| 1,000 | 7.56 |
✅ 头部插入性能基本恒定，适合大量前置添加的场景。
🔴 中间插入代价高（随着列表增长成倍增加）：
list.add(list.size() / 2, 42);
| SIZE | Score (ns/op) |
|---|---|
| 10 | 10.6 |
| 100 | 49.1 |
| 1,000 | 584.8 |
| 10,000 | 46,157 |
⚠️ 插入中间性能是灾难性的 —— 时间复杂度约 O(n)，不建议这么用！
🟡 尾部插入也很高效：
list.add(42); // 或 list.addLast(42);
| SIZE | Score (ns/op) |
|---|---|
| 10 | 9.13 |
| 1,000 | 9.79 |
📍 插入位置对性能的影响（ArrayList）
🟢 尾部添加效率极高（尤其预留容量时）：
List<Integer> list = new ArrayList<>();
list.add(42);
| SIZE | Score (ns/op) |
|---|---|
| 10 | 2.21 |
| 1,000 | 5.60 |
✅ 最推荐的方式，尤其是列表动态增长的主场景。
🔶 中间插入需移动元素，代价略高：
list.add(list.size() / 2, 42);
| SIZE | Score (ns/op) |
|---|---|
| 10 | 23.7 |
| 1,000 | 56.0 |
🔴 头部插入最慢：
list.add(0, 42);
| SIZE | Score (ns/op) |
|---|---|
| 10 | 22.3 |
| 10,000 | 717.8 |
⚠️ 越靠前插入，复制操作越多，性能越差。
🧨 数组扩容的隐藏成本（ArrayList）
当数组容量不足时，ArrayList 会：
- 创建一个容量更大的新数组（通常为原大小 * 1.5）。
- 将旧数组内容复制过去。
- 插入新元素。
List<Integer> list = new ArrayList<>(10);
for (int i = 0; i < 10; i++) list.add(i); // 已满
list.add(42); // 触发扩容！
| SIZE | 插入尾部（满） | 插入中间（满） | 插入头部（满） |
|---|---|---|---|
| 10 | 19.3 ns/op | 39.3 ns/op | 28.2 ns/op |
| 1,000 | 432.3 ns/op | 451.4 ns/op | 452.1 ns/op |
| 10,000 | 4,140.6 ns/op | 4,638.6 ns/op | 4,762.7 ns/op |
⚠️ 插入时触发扩容，会显著拖慢操作速度。
🧠 总结：该用谁？在哪用？
| 场景 | 推荐集合 | 理由 |
|---|---|---|
| 高频插入尾部 | ✅ ArrayList | 内存连续、写入快 |
| 高频插入头部或尾部 | ✅ LinkedList | 头尾插入性能稳定，特别是 addFirst/addLast |
| 高频插入中间，数据量大 | ❌ 避免使用 | 不管是哪种 List，中间插入都较慢（尤其 LinkedList） |
| 可预测元素数量 | ✅ ArrayList | 可预设容量，避免扩容成本 |
| 需要频繁插入和删除操作 | ✅ LinkedList | 只要不是基于 index 的随机访问 |
