JDK剖析-集合篇-LinkedList

##构造方法

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public LinkedList() {
}
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public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
this();
addAll(c);
}

##全局变量

###元素类

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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;
}
}

由此可见LinkedList的双向链表结构,Node类包含了分别指向前一节点和后一个节点的两个引用,还有就是对自己的引用item。构造方法需要接受前后两个节点的引用。

transient Node<E> first;

transient Node<E> last;

如果LinkedList的长度为0,那么first和last都为Null,否则first.prev==null && last.next==null,并且first和last都不能为Null。

transient int size = 0;

##add()方法

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public boolean add(E e) {
linkLast(e);
return true;
}
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void linkLast(E e) {
final Node<E> l = last;
final Node<E> newNode = new Node<>(l, e, null);
last = newNode;
if (l == null)
first = newNode;
else
l.next = newNode;
size++;
modCount++;
}

LinkedList的add方法是将元素往链表的尾部插入,当然也可以在头部插入,是同样的道理。

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private void linkFirst(E e) {
final Node<E> f = first;
final Node<E> newNode = new Node<>(null, e, f);
first = newNode;
if (f == null)
last = newNode;
else
f.prev = newNode;
size++;
modCount++;
}

##remove()方法

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public E remove(int index) {
checkElementIndex(index);
return unlink(node(index));
}

检查索引位置的合法性

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Node<E> node(int index) {
// assert isElementIndex(index);

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;
}
}

遍历对应索引位置的元素对象,最多索引总长度的一半

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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;

if (prev == null) {
first = next;
} else {
prev.next = next;
x.prev = null;
}

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

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

判断被删除节点是否为特首的头尾节点,然后将该节点的前后节点指向正确的元素即可,由此可见链表的删除方式还是非常简单的,并没有遍历完整的链表(最多遍历链表长度的一半),也不用更改链表的索引值。索引速度是比数组结构要快些。

##总结

LinkedList内部维护了一个链表结构,对于链表只要知道头或尾就能遍历出所有元素,当add元素的时候,会将元素封装成Node这个内部类就拥有分别指向前节点,后节点,自己节点的引用了。LinkedList遍历链表最多只遍历总长度的一半,避免了遍历完整表,有效提高了查找效率。