Big o 编辑：没关系

编辑：哇，我真的很抱歉…我不知怎么搞混了第二张图中的LinkedList和ArrayList列>>我睡得不多…对不起…至少有一个答案在其他方面对我有帮助，有详细的解释，所以这篇文章不是完全的浪费

我确实找到了一些关于这方面的话题，但帖子中存在矛盾，所以我想确认谁是正确的

这个话题是我发现的：

投票最多的答案是：

“对于LinkedList

• get是O（n）
• 加法为O（1）
• 移除is O（n）
• 迭代器.remove是O（1）

对于ArrayList

• get是O（1）
• add是O（1）摊销的，但O（n）是自数组必须调整大小和复制以来的最坏情况
• 删除“O（n）”

但后来有人在这里发布了一个链接，上面写着：

---

问题中引用的两个来源之间没有矛盾

关于链接列表的一些想法： 在链表中，我们需要在链表中移动一个指针，以访问任何特定的元素，或者删除它，或者检查它，或者在它之前插入一个新元素。由于java.util.LinkedList实现包含对列表前面和后面的引用，因此我们可以立即访问列表前面和后面，这解释了为什么任何涉及列表前面或后面的操作都是O（1）。如果操作是使用迭代器完成的，那么指针已经在需要它的地方了。因此，从中间删除元素需要O（n）个时间，但是如果迭代器已经花费O（n）个操作到达中间，那么

iter.remove（）

可以在O（1）中执行

现在conisider阵列列表： 在引擎盖下，ArrayList将数据存储在一个基本数组中。因此，虽然我们可以在O（1）时间内访问任何元素，但添加或删除元素需要将整个数组下移一个元素，这需要O（n）时间。如果我们添加或删除最后一个元素，这不需要任何移位，因此可以在O（1）中运行

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这意味着调用

list.add（newItem）

需要O（1），但有时列表末尾没有空间，因此需要将整个列表复制到新内存中，ArrayList才能执行添加。但是，由于ArrayList每次调整自身大小时都会使以前的容量翻倍，因此在添加n个元素时，此复制操作只会发生log2 n次。所以我们仍然说add在O（1）时间内运行。如果您知道创建ArrayList时要添加多少元素，您可以通过避免复制操作为其提供初始容量以提高性能。

您在哪里看到矛盾？哇，我很抱歉……我不知怎么搞混了第二个图表中的LinkedList和ArrayList列>\u>我没有睡太多觉……对不起。。。谢谢你的详细解释。尽管并没有像我傻乎乎的那个样自相矛盾，但你们的解释确实告诉了我更多关于他们订单的信息，这是很有帮助的。

Algorithm     ArrayList   LinkedList
access front     O(1)         O(1)
access back      O(1)         O(1)
access middle    O(1)         O(N)
insert at front  O(N)         O(1)
insert at back   O(1)         O(1)
insert in middle O(N)         O(1)