​面试官​：

“HashMap 是 Java 中最常用的数据结构之一，你能说说它的底层实现吗？比如哈希冲突是怎么解决的？”

​你​（结合源码与优化场景）：
“好的，HashMap 底层是数组+链表/红黑树的结构。比如我们项目里的用户标签系统，用 HashMap 存储用户ID和标签数据，当两个用户的哈希值冲突时，会以链表形式挂在同一个数组位置。

但链表过长会影响查询效率，所以在 JDK8 之后，当链表长度超过8且数组长度≥64时，链表会转成红黑树，这样即使有10万条数据，查询时间也能从O(n)降到O(log n)。我们之前做性能测试时，插入10万条数据，红黑树比链表快了近10倍。”

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​面试官追问​：

“你提到红黑树转换，为什么是链表长度≥8且数组长度≥64才转换？为什么不直接用红黑树？”

​你​（分析设计权衡）：
“这是空间和时间的权衡。红黑树虽然查询快，但每个节点需要额外存储父节点、颜色标记等字段，内存是链表的2倍。如果数组长度小（比如16），哈希冲突可能只是暂时的，扩容后冲突会减少，此时用链表更省内存。

比如我们有个配置中心的功能，初始容量设得小，大部分情况链表长度不会超过4，用红黑树反而浪费内存。所以HashMap的设计者通过统计发现，哈希冲突导致链表长度≥8的概率极低（约千万分之一），这时才值得用红黑树换时间。”

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​面试官深入​：

“HashMap 的扩容机制是怎样的？为什么每次扩容是2倍？”

​你​（结合位运算优化）：
“扩容时，数组会翻倍到原来的2倍（比如16→32），这样计算新索引可以直接用高位掩码。比如旧容量是16（二进制10000），扩容后是32（100000），元素的新索引要么在原位置，要么在原位置+旧容量。

这样做的好处是避免重新计算哈希，只需判断高位是否为1。比如我们有个数据迁移工具，HashMap扩容时迁移数据的时间减少了30%，因为位运算比重新哈希快得多。”

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​面试官挑战​：

“在多线程环境下，HashMap 可能导致死循环，你能解释下原因吗？”

​你​（结合JDK7源码缺陷）：
“在JDK7中，HashMap扩容时采用头插法转移链表。假设线程A和线程B同时扩容，A刚将节点1→2→3反转为3→2→1，此时B开始操作，可能把1→3→2，形成环形链表。后续查询时遍历链表会进入死循环。

我们线上就遇到过这个问题！当时用HashMap缓存实时日志，高并发下CPU飙到100%，用jstack发现线程卡在get()方法里。后来换成ConcurrentHashMap，问题解决。”

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​面试官追问​：

“ConcurrentHashMap 在JDK7和JDK8的实现有什么区别？为什么JDK8要改成CAS+synchronized？”

​你​（对比设计演进）：
“JDK7的ConcurrentHashMap用分段锁（Segment），默认16个段，相当于16把锁。比如我们有个风控系统，用ConcurrentHashMap计数，16个段的吞吐量上限明显，无法充分利用多核CPU。

JDK8改成了CAS+synchronized锁单个桶头节点。比如插入数据时，先用CAS尝试无锁更新，失败后再锁住头节点。这样锁粒度更细，并发度更高。我们测试过，同样的16线程写操作，JDK8的吞吐量是JDK7的2倍。”

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​面试官：​​
“你提到HashMap的扩容是翻倍，比如16→32，那新位置的计算是怎么优化的？为什么用2的幂次方作为容量？”

​你（结合位运算+源码）：​​
“HashMap的容量必须是2的幂次方，核心原因是为了将取模运算转化为位运算，提升性能。比如哈希值h，数组长度n=16，计算索引时用 h & (n-1) 代替 h % n。

举个具体例子：假设h=25，n=16，25%16=9，而二进制25是11001，n-1=15是01111，按位与结果也是01001（即9）。这种位运算比取模快得多，尤其在大量数据插入时。

扩容时，新容量是旧容量的2倍，这样新索引只有两种可能：原位置或原位置+旧容量。比如旧容量16时，h=25的索引是9；扩容到32后，n-1=31（11111），此时计算h=25 & 31=25，而25在原索引9的基础上，实际上是9+16=25。这种设计避免了重新计算哈希，只需判断哈希值的最高位是0还是1。”

​面试官（追问哈希扰动函数）：​​
“你提到哈希值的计算，HashMap的hash()方法里为什么要做异或位移？”

​你（结合哈希碰撞优化）：​​
“HashMap的hash()方法并不是直接使用Object的hashCode，而是对hashCode做了一次扰动：

static final int hash(Object key) {int h;return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
}

比如一个hashCode是 0x12345678，右移16位得到0x00001234，异或后变成0x1234444C。这样做是为了让高位参与运算，减少哈希冲突。

举个实际例子：假设数组长度是16，大部分键的hashCode高位不同但低位相同（比如0x0000 0001和0xFFFF 0001），如果不做扰动，这两个键会被映射到同一个桶。但扰动后，高位信息被混合到低位，分布更均匀。”

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​面试官（转向ConcurrentHashMap）：​​
“ConcurrentHashMap在JDK8中为什么要放弃分段锁？CAS具体用在哪些地方？”

​你（对比设计演进+源码细节）：​​
“JDK7的ConcurrentHashMap用Segment分段锁，默认16个Segment，相当于16个独立的HashMap。这种设计的问题是，并发度被Segment数量限制，比如16个Segment最多支持16个线程并发写。

JDK8改成了对每个桶的头节点加锁（synchronized），同时用CAS实现无锁化初始化。比如插入元素时：

1. ​初始化桶数组​：用CAS设置数组的引用，避免多个线程重复初始化。
2. ​插入空桶​：如果桶是空的，用CAS将新节点设置为头节点（避免锁）。
3. ​更新size​：用CounterCell数组分散线程竞争，避免单一AtomicLong的瓶颈。

我们做过压测，16线程并发写入时，JDK8的ConcurrentHashMap吞吐量是JDK7的3倍，因为锁粒度从段级别细化到桶级别。”

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​面试官（追问CAS的ABA问题）：​​
“ConcurrentHashMap的CAS操作会遇到ABA问题吗？怎么解决的？”

​你（结合内存模型+实战场景）：​​
“ABA问题通常发生在‘先读后写’的场景，比如一个线程读到值是A，准备改成C，但中间另一个线程把A→B→A。但ConcurrentHashMap的CAS操作大多是针对引用（比如桶头节点），而引用地址不会重复复用。

举个具体例子：线程1准备将头节点从A改为C，此时线程2已经移除了A并重新插入了一个新节点（地址不同）。即使键值相同，新节点的对象地址也不同，CAS会失败，线程1需要重试。所以实际上，ABA问题在这里不会造成数据错乱。”

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​面试官（扩展知识点）：​​
“除了ConcurrentHashMap，还有其他线程安全的Map结构吗？比如CopyOnWriteArrayMap？”

​你（对比+选型建议）：​​
“Android中的CopyOnWriteArrayMap通过复制整个数组实现线程安全，适合读多写极少的场景（比如全局配置）。但它每次写操作都要复制数组，性能差，大数据量下慎用。

如果是高并发写场景，ConcurrentHashMap仍然是首选。但要注意，ConcurrentHashMap的迭代器是弱一致性的（遍历时可能读到其他线程的修改），而Hashtable的迭代器是强一致性的，但性能差。

比如我们有个实时日志系统，用ConcurrentHashMap缓存日志条目，每秒上万次put操作，配合异步线程批量导出数据，这时候弱一致性迭代器反而能避免阻塞主线程。”

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​面试官（综合实战题）：​​
“现在有一个需求：统计一篇文章中每个单词的出现次数，用多线程处理，你会怎么设计？”

​你（结合ConcurrentHashMap特性）：​​
“我会将文章拆分成多个段落，每个线程处理一段。所有线程共享一个ConcurrentHashMap，键是单词，值是AtomicInteger。

核心代码如下：

ConcurrentHashMap<String, AtomicInteger> map = new ConcurrentHashMap<>();// 每个线程处理一段文本
void processText(String text) {String[] words = text.split(" ");for (String word : words) {// 如果单词不存在，原子性地初始化一个AtomicIntegermap.computeIfAbsent(word, k -> new AtomicInteger()).incrementAndGet();}
}

这样做的好处：

1. ​computeIfAbsent()是原子方法​：避免多个线程重复创建AtomicInteger。
2. ​AtomicInteger自增无锁竞争​：每个单词的计数器独立，线程间不会互相阻塞。

我们做过类似的关键词统计功能，8线程处理10万单词，ConcurrentHashMap的耗时比Hashtable减少了85%。”

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​面试官（陷阱题）：​​
“ConcurrentHashMap的size()方法返回的值一定准确吗？为什么？”

​你（深入CounterCell设计）：​​
“不一定准确！ConcurrentHashMap的size()实现用了分片计数。每个线程修改size时，先尝试用CAS更新baseCount，失败后会将计数分配到CounterCell数组。最终size()的结果是baseCount加上所有CounterCell的值。

但高并发下，可能有线程正在更新CounterCell，导致size()读到的中间结果不准确。比如我们有个监控系统，用ConcurrentHashMap缓存设备状态，size()显示1024，但实际可能是1023或1025。如果需要精确统计，可以用mappingCount()方法返回long类型，或者改用AtomicLong累加。”

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面试官（开场切入）：​​
“我看你简历里提到熟悉Android中的数据结构优化，能说说HashMap在Java中的实现原理吗？比如它怎么解决哈希冲突的？”

​你（自然引出项目经验）：​​
“好的，HashMap底层其实是个数组，每个数组位置叫桶（bucket）。比如我们项目里用HashMap缓存用户信息，用户ID作为键。当两个不同ID算出的哈希值相同时，就会在同一个桶里用链表串起来。

但链表太长的话，比如用户量暴涨到几十万，查询会变慢。后来发现JDK8做了优化——当链表长度超过8，并且整个数组长度达到64时，链表会自动转成红黑树。您可能猜到了，红黑树的查找是O(log n)，比链表的O(n)快得多。我们压测时插入了10万条数据，红黑树版本的查询速度比链表快了近10倍，这个优化对高并发场景特别关键。”

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​面试官（追问设计细节）：​​
“有意思，但为什么非要等到链表长度到8才转红黑树？为什么不一开始就用红黑树？”

​你（结合数据谈权衡）：​​
“这其实是空间换时间的经典取舍。红黑树每个节点要存父节点、左右子节点，还有颜色标记，内存占用是链表的2倍。如果数组本身很小，比如初始容量16，这时候扩容可能比转树更划算。

举个实际例子：我们团队有个配置中心的模块，初期数据量小，大部分桶里链表长度不超过3。如果这时候强行用红黑树，内存会多消耗一倍，反而得不偿失。后来看源码注释才知道，HashMap设计者统计过哈希碰撞的概率，链表长度到8的概率不到千万分之一。换句话说，这个阈值是在极端情况下才触发的安全网。”

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​面试官（场景化问题）：​​
“假设现在有个需求：实现一个购物车的商品数量统计，键是商品ID（长整型），值是该商品的数量。用HashMap还是SparseArray更合适？为什么？”

​你（对比+实战举例）：​​
“如果是在Android环境下，我会优先考虑SparseArray。因为商品ID通常是整数（比如从服务端返回的id=10001），用SparseArray能避免自动装箱产生的Integer对象，内存更紧凑。之前我们做性能优化时，用Android Profiler对比过，同样的1万条数据，SparseArray比HashMap省了约40%的内存。

不过要注意，SparseArray的查找是二分法，时间复杂度O(log n)，适合数据量小的场景。比如购物车一般商品数量在几百个以内，这时候O(log n)和HashMap的O(1)差异不大。但如果商品数可能破万，或者需要频繁删除/插入，就得回到HashMap或者ArrayMap的怀抱了。”

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​面试官（陷阱题）：​​
“你刚才提到SparseArray用二分查找，那它的键数组必须是有序的吗？如果我插入的键是乱序的会发生什么？”

​你（暴露原理+避坑）：​​
“没错，SparseArray的键数组必须保持有序！比如我们团队有个新人曾经在插入时没注意顺序，结果发现用get()方法经常返回null。后来排查发现，乱序插入会导致二分查找错位。

举个例子：假设已经存了键为10和20，这时候插入一个键为15的，SparseArray会把它放在10和20之间，维持数组有序。但如果直接调用put(5, value)，它会通过二分查找找到该插入的位置，然后把后面的元素整体右移——这个过程有点像ArrayList的插入，所以频繁插入中间位置的话，性能会比HashMap差很多。”

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​面试官（深入原理）：​​
“那你说说，SparseArray的删除操作是怎么实现的？直接缩容数组吗？”

​你（结合源码逻辑）：​​
“其实SparseArray用了延迟删除的策略。比如删除一个键时，它并不会立刻缩容数组，而是把对应位置的值标记为DELETE（一个静态Object对象）。这样做的好处是，下次插入新数据时可以直接复用这个‘空洞’，避免频繁扩容缩容。

不过这也带来了隐患——如果长期不插入新数据，这些DELETE标记会一直占用内存。所以SparseArray提供了gc()方法，它会遍历数组，清理所有DELETE标记并重新排列元素。我们项目里的做法是，在数据批量删除后（比如清空购物车），手动调用一次gc()，避免内存泄漏。”

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​面试官（开放问题）：​​
“如果让你设计一个图片缓存，支持LRU淘汰策略，你会用LinkedHashMap还是自己实现？”

​你（方案对比+决策）：​​
“如果是快速实现原型，可以直接用LinkedHashMap的accessOrder模式，重写removeEldestEntry()方法。比如这样写（假装手写代码）：

new LinkedHashMap<K, V>(initialSize, 0.75f, true) {@Overrideprotected boolean removeEldestEntry(Map.Entry<K, V> eldest) {return size() > MAX_CACHE_SIZE;}
};

但实际项目中，我们遇到过LinkedHashMap在并发场景下的线程安全问题。后来改用AndroidX的LruCache，它内部用LinkedHashMap加同步锁，更稳妥。如果要追求更高并发，比如像Glide那样的图片加载库，就得考虑用读写锁或者分段锁了，这时候可能需要自己封装结构。”

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​面试官（收尾验证）：​​
“最后一个问题：ArrayList和LinkedList在中间插入元素时，时间复杂度都是O(n)，那它们的实际性能有差异吗？为什么？”

​你（微观分析+实战数据）：​​
“虽然理论复杂度相同，但实际差异很大！比如在中间插入一个元素，ArrayList需要把后面的元素逐个往后拷贝，而LinkedList需要遍历到那个位置再修改指针。

我们做过一个极端测试：在长度为10万的ArrayList和LinkedList的中间位置插入1000个元素。ArrayList耗时约120ms，而LinkedList竟然用了2000ms。原因在于，LinkedList的遍历需要逐个访问节点，CPU缓存不友好，而ArrayList的内存是连续的，System.arraycopy()底层用内存拷贝，速度极快。所以结论是：哪怕是O(n)的操作，也要看常数项的大小，不能只看复杂度。”

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​基础知识扩展：

SparseArray ​​

​1. 设计背景与核心优势​

​为什么需要 SparseArray？​​
在 Android 开发中，频繁使用 HashMap<Integer, Object> 会导致 ​内存浪费​ 和 ​性能下降，因为 Integer 键会触发 ​自动装箱​（创建大量小对象），而 HashMap 的链表/红黑树结构也会带来额外内存开销。

​SparseArray 的优化点​：

• ​避免自动装箱​：直接使用 int 作为键，无需 Integer 对象。
• ​内存紧凑​：基于两个平行数组（int[] 键数组，Object[] 值数组），无链表结构。
• ​二分查找优化​：键数组有序，查找时通过二分法实现（时间复杂度 O(log n)）。

// 对比示例：内存占用差异
HashMap<Integer, String> map = new HashMap<>(); // 每个键值对占用约 32 字节
SparseArray<String> sparseArray = new SparseArray<>(); // 每个键值对占用约 16 字节

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​2. 内部实现原理​

​数据结构​：

• ​键数组（int[] mKeys）​​：有序存储所有键。
• ​值数组（Object[] mValues）​​：与键数组一一对应，存储值或标记删除（DELETED）。

​核心操作​：

1. ​插入（put(int key, E value)）​​：

   • 通过二分查找确定插入位置。
   • 若位置已有数据且标记为 DELETED，直接覆盖。
   • 若数组已满，触发扩容（当前容量 ≤4 则扩容到8，否则翻倍）。

2. ​查找（get(int key)）​​：

   • 二分查找键数组，找到对应索引后返回值。
   • 未找到时返回默认值（可指定）。

3. ​删除（delete(int key)）​​：

   • 不立即缩容，仅将值标记为 DELETED，后续插入可复用位置。
   • 调用 gc() 方法时，清除所有 DELETED 标记并缩容。

// 源码关键逻辑（简化版）
public void put(int key, E value) {int i = binarySearch(mKeys, mSize, key); // 二分查找if (i >= 0) {mValues[i] = value; // 已存在则覆盖} else {i = ~i; // 计算插入位置if (i < mSize && mValues[i] == DELETED) {mKeys[i] = key;mValues[i] = value;return;}// 扩容并插入新元素...}
}

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​3. 性能对比与适用场景​

​**对比 HashMap<Integer, Object>**​：

特性	SparseArray	HashMap
​键类型​	int	Integer
​内存占用​	低（无对象头、链表）	高（自动装箱+链表结构）
​查找性能​	O(log n)	O(1)
​插入/删除性能​	O(n)（需移动元素）	O(1)（链表操作）
​适用数据量​	小规模（百级以内）	中大规模

​使用场景​：

• ​键为 int 且数据量小​：如 R.id.xxx 视图缓存、枚举配置。
• ​内存敏感场景​：如 RecyclerView 的 ViewHolder 缓存。
• ​低频修改、高频查询​：如全局配置参数。

// 实战案例：优化 RecyclerView 的 ViewHolder 缓存
private SparseArray<ViewHolder> mCachedViews = new SparseArray<>();@Override
public ViewHolder onCreateViewHolder(ViewGroup parent, int viewType) {ViewHolder holder = mCachedViews.get(viewType);if (holder == null) {holder = new ViewHolder(...);mCachedViews.put(viewType, holder);}return holder;
}

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​4. 常见坑点与替代方案​

​坑点​：

1. ​键必须有序​：插入无序键会破坏二分查找逻辑，需手动排序。
2. ​插入性能差​：大规模数据插入时，移动数组元素开销大。
3. ​删除不缩容​：频繁删除需手动调用 gc() 避免内存泄漏。

​替代方案​：

• ​**ArrayMap**​：支持任意对象键，内存效率优于 HashMap。
• ​**LongSparseArray**​：键为 long 类型的变种。
• ​**androidx.collection.CircularArray**​：循环数组，适合队列场景。

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​5. 面试高频问题​

​Q1：SparseArray 和 HashMap 的主要区别是什么？​​

• ​键类型​：SparseArray 用 int 避免装箱；HashMap 用 Object。
• ​内存占用​：SparseArray 更紧凑，适合小数据量。
• ​查找性能​：SparseArray 是 O(log n)，HashMap 是 O(1)。

​Q2：什么情况下该用 SparseArray？​​

• 键为 int，数据量小（百级以内），且需要低内存开销时。

​Q3：SparseArray 的删除逻辑有什么优化？​​

• 延迟删除：标记为 DELETED，插入时可复用位置；手动 gc() 触发缩容。

​Q4：SparseArray 的查找性能为什么是 O(log n)？​​

• 基于有序数组的二分查找，每次比较后范围减半。

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​Array、ArrayList 与 LinkedList 的区别详解​

​1. 基本概念​

• ​Array（数组）​​：

  • ​固定长度，初始化时需指定大小。
  • ​内存连续，支持快速随机访问（通过索引直接定位，时间复杂度 O(1)）。
  • ​示例​：int[] arr = new int[10];

• ​ArrayList（动态数组）​​：

  • ​基于 Array 实现，可自动扩容。
  • ​默认初始容量为 10，扩容时新容量为旧容量的 1.5 倍。
  • ​示例​：List<String> list = new ArrayList<>();

• ​LinkedList（双向链表）​​：

  • ​通过节点指针连接元素，每个节点存储前驱和后继的引用。
  • ​插入/删除高效，但随机访问慢（需遍历链表）。
  • ​示例​：List<Integer> linkedList = new LinkedList<>();

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​2. 核心区别对比​

​特性​	​Array​	​ArrayList​	​LinkedList​
​数据结构​	固定长度数组	动态数组（自动扩容）	双向链表
​随机访问速度​	O(1)（最快）	O(1)	O(n)（最慢）
​插入/删除效率​	O(n)（需移动元素）	尾部插入：O(1)（均摊）； 中间/头部插入：O(n)	头尾插入：O(1)； 中间插入：O(n)（需遍历）
​内存占用​	最低（仅数据）	中等（动态数组 + 扩容开销）	最高（每个节点额外存储指针）
​适用场景​	已知固定长度的数据	高频随机访问，数据量变化不大	频繁插入/删除，无需随机访问

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​3. ArrayList 的扩容机制与计算​

​扩容规则​：

• ​初始容量​：默认 10。
• ​扩容公式​：新容量 = 旧容量 + 旧容量 >> 1（即 1.5 倍）。
• ​触发条件​：当添加元素时，当前元素数超过容量。

​扩容示例​：

假设依次添加 100 个元素到 ArrayList：

1. 初始容量 10，添加第 11 个元素时，扩容到 15。
2. 添加第 16 个元素时，扩容到 22。
3. 后续扩容依次为 33 → 49 → 73 → 109。

​总扩容次数​：5 次（容量从 10 → 15 → 22 → 33 → 49 → 73 → 109）。
​元素拷贝次数​：每次扩容需将旧数组元素复制到新数组。

• 10（初始） → 15：拷贝 10 次
• 15 → 22：拷贝 15 次
• 22 → 33：拷贝 22 次
• 33 → 49：拷贝 33 次
• 49 → 73：拷贝 49 次
• 73 → 109：拷贝 73 次
  ​总拷贝次数​：10 + 15 + 22 + 33 + 49 + 73 = ​202 次。

​性能优化​：

• ​预分配容量​：若已知数据量较大，初始化时指定容量，避免多次扩容。

  List<Integer> list = new ArrayList<>(1000); // 直接分配 1000 容量

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​4. 操作时间复杂度对比​

​操作​	​Array​	​ArrayList​	​LinkedList​
随机访问（get(i)）	O(1)	O(1)	O(n)
尾部插入（add(e)）	不支持	均摊 O(1)	O(1)
头部插入（addFirst(e)）	不支持	O(n)（需移动元素）	O(1)
中间插入（add(i, e)）	不支持	O(n)	O(n)（需遍历）
尾部删除（removeLast()）	不支持	O(1)	O(1)
头部删除（removeFirst()）	不支持	O(n)	O(1)

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​5. 实战场景建议​

• ​高频随机访问​：如按索引读取数据 → ​ArrayList。

  // 读取第 100 个元素
  String data = list.get(100); // O(1)

• ​频繁头尾插入/删除​：如实现队列或栈 → ​LinkedList。

  // 实现栈（后进先出）
  linkedList.addFirst("item1"); // O(1)
  linkedList.removeFirst();     // O(1)

• ​内存敏感场景​：如嵌入式设备 → ​Array​（无额外内存开销）。

  int[] sensorData = new int[1000]; // 固定长度，内存紧凑

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​6. 性能陷阱与规避​

• ​ArrayList 的中间插入​：
  • ​问题​：在索引 0 处插入元素需移动所有元素，效率低下。
  • ​优化​：若需频繁中间操作，考虑使用 ​LinkedList​ 或重新设计数据结构。
• ​LinkedList 的随机访问​：
  • ​问题​：get(1000) 需从头遍历，效率极低。
  • ​优化​：改用 ​ArrayList​ 或缓存常用节点。