Когда я должен использовать список против LinkedList

В большинстве случаев List<T> более полезен. LinkedList<T> будет иметь меньшую стоимость при добавлении/удалении элементов в середине списка, тогда как List<T> может только дешево добавить/удалить в конце списка.

LinkedList<T> работает только в том случае, если вы получаете доступ к последовательным данным (либо вперед, либо назад) - случайный доступ является относительно дорогостоящим, так как он должен каждый раз ходить по цепочке (следовательно, у него нет индексатора). Однако, поскольку List<T> по существу является просто массивом (с оберткой), то произвольный доступ в порядке.

List<T> также предлагает множество методов поддержки - Find, ToArray и т.д.; однако они также доступны для LinkedList<T> с .NET 3.5/С# 3.0 с помощью методов расширения - так что это менее важно.

Мышление связанного списка в виде списка может немного ввести в заблуждение. Это больше похоже на цепочку. На самом деле, в .NET, LinkedList<T> даже не реализует IList<T>. В связанном списке нет реальной концепции индекса, хотя может показаться, что есть. Конечно, ни один из методов, предоставляемых в классе, не принимает индексы.

Связанные списки могут быть связаны по отдельности или дважды связаны. Это относится к тому, имеет ли каждый элемент в цепочке ссылку только на следующую (односвязную) или на оба предшествующих/следующих элемента (дважды связанную). LinkedList<T> имеет двойную связь.

Внутренне, List<T> поддерживается массивом. Это обеспечивает очень компактное представление в памяти. И наоборот, LinkedList<T> включает дополнительную память для хранения двунаправленных ссылок между последовательными элементами. Таким образом, размер памяти LinkedList<T> обычно будет больше, чем для List<T> (с оговоркой, что List<T> может иметь неиспользуемые внутренние элементы массива для повышения производительности во время операций добавления).

У них также разные характеристики:

Append

• LinkedList<T>.AddLast(item) постоянное время
• List<T>.Add(item) амортизированное постоянное время, линейный наихудший случай

Prepend

• LinkedList<T>.AddFirst(item) постоянное время
• List<T>.Insert(0, item) линейное время

Вставка

• LinkedList<T>.AddBefore(node, item) постоянное время
• LinkedList<T>.AddAfter(node, item) постоянное время
• List<T>.Insert(index, item) линейное время

Удаление

• LinkedList<T>.Remove(item) линейное время
• LinkedList<T>.Remove(node) постоянное время
• List<T>.Remove(item) линейное время
• List<T>.RemoveAt(index) линейное время

Count

• LinkedList<T>.Count постоянное время
• List<T>.Count постоянное время

Содержит

• LinkedList<T>.Contains(item) линейное время
• List<T>.Contains(item) линейное время

Очистить

• LinkedList<T>.Clear() линейное время
• List<T>.Clear() линейное время

Как вы можете видеть, они в основном эквивалентны. На практике API LinkedList<T> является более громоздким в использовании, и детали его внутренних потребностей выходят в ваш код.

Однако, если вам нужно сделать много вложений/абстракций из списка, он предлагает постоянное время. List<T> предлагает линейное время, так как дополнительные элементы в списке должны быть перемешаны после вставки/удаления.

Связанные списки обеспечивают очень быструю вставку или удаление члена списка. Каждый член в связанном списке содержит указатель на следующий член в списке, чтобы вставить элемент в позицию i:

• обновить указатель в элементе i-1, чтобы указать на новый элемент
• установите указатель в новом члене, чтобы указать член i

Недостатком связанного списка является то, что случайный доступ невозможен. Доступ к члену требует прохождения списка до тех пор, пока не будет найден нужный элемент.

Разница между списком и LinkedList заключается в их основной реализации. Список представляет собой массив на основе массива (ArrayList). LinkedList - это коллекция node -interinter based (LinkedListNode). При использовании уровня API оба они почти одинаковы, поскольку оба реализуют один и тот же набор интерфейсов, таких как ICollection, IEnumerable и т.д.

Ключевое различие возникает, когда производительность имеет значение. Например, если вы реализуете список с тяжелой операцией "INSERT", LinkedList превосходит List. Поскольку LinkedList может сделать это в O (1) раз, но List может потребоваться расширить размер базового массива. Для получения дополнительной информации/подробностей вам может потребоваться ознакомиться с алгоритмической разницей между LinkedList и структурами данных массива. http://en.wikipedia.org/wiki/Linked_list и Array

Надеюсь на эту помощь,

Основным преимуществом связанных списков по массивам является то, что ссылки предоставляют нам возможность эффективно перестраивать элементы. Sedgewick, p. 91

Мой предыдущий ответ был недостаточно точным. Как это было ужасно: D Но теперь я могу опубликовать гораздо более полезный и правильный ответ.

Я сделал несколько дополнительных тестов. Вы можете найти его источник по следующей ссылке и переустановить его в своей среде по своему усмотрению: https://github.com/ukushu/DataStructuresTestsAndOther.git

Короткие результаты:

• Массив должен использовать:

  • Так часто, насколько это возможно. Он быстро и занимает наименьший объем оперативной памяти для информации о том же объеме.
  • Если вы знаете точное количество необходимых ячеек
  • Если данные, сохраненные в массиве < 85000 b
  • Если требуется высокая скорость произвольного доступа

• Список должен использовать:

  • Если необходимо добавить ячейки в конец списка (часто)
  • Если необходимо добавить ячейки в начало/середину списка (NOT OFTEN)
  • Если данные, сохраненные в массиве < 85000 b
  • Если требуется высокая скорость произвольного доступа

• LinkedList должен использовать:

  • Если необходимо добавить ячейки в начало/середину/конец списка (часто)
  • При необходимости только последовательный доступ (вперед/назад)
  • Если вам нужно сохранить LARGE-элементы, но количество элементов будет низким.
  • Лучше не использовать для большого количества элементов, так как он использует дополнительную память для ссылок.

Подробнее:

Интересно знать:

• Связанный список внутри не является списком в .NET. LinkedList<T>. Он даже не реализует IList<T>. И поэтому отсутствуют индексы и методы, связанные с индексами.

• LinkedList<T> представляет собой коллекцию node -interinter. В .NET это связано с двойной связью. Это означает, что предыдущие/следующие элементы имеют ссылку на текущий элемент. И данные фрагментированы - разные объекты списка могут быть расположены в разных местах ОЗУ. Кроме того, для LinkedList<T> будет больше памяти, чем для List<T> или массива.

• List<T> в .Net является альтернативой Java ArraList<T>. Это означает, что это оболочка массива. Таким образом, он выделяется в памяти как один непрерывный блок данных. Если выделенный размер данных превышает 85000 байт, он будет выделен как часть большой кучи объектов. В зависимости от размера это может привести к фрагментации кучи, легкой утечке памяти. Но в то же время, если размер < 85000 байт - это обеспечивает очень компактное представление с быстрым доступом в памяти.

• Единственный непрерывный блок предпочтительнее для производительности произвольного доступа и потребления памяти, но для коллекций, которые должны регулярно менять размер, структура, такая как массив, обычно должна быть скопирована в новое место, тогда как связанный список должен управлять только память для вновь вставленных/удаленных узлов.

Общим для использования LinkedList является следующее:

Предположим, вы хотите удалить многие строки из списка строк большого размера, скажем, 100 000. Строки для удаления можно найти в HashSet dic, и, как считается, список строк содержит от 30 000 до 60 000 таких строк для удаления.

Тогда какой лучший тип списка для хранения 100 000 строк? Ответ: LinkedList. Если они хранятся в ArrayList, то итерация по ней и удаление совпадающих строк, которые будут занимать к миллиардам операций, тогда как требуется около 100 000 операций с использованием итератора и метода remove().

LinkedList<String> strings = readStrings();
HashSet<String> dic = readDic();
Iterator<String> iterator = strings.iterator();
while (iterator.hasNext()){
    String string = iterator.next();
    if (dic.contains(string))
    iterator.remove();
}

Если вам нужен встроенный индексированный доступ, сортировка (и после этого двоичного поиска) и метод ToArray(), вы должны использовать List.

Это адаптировано из Tono Nam, принявшего ответ, исправляющий несколько неправильных измерений в нем.

Тест:

static void Main()
{
    LinkedListPerformance.AddFirst_List(); // 12028 ms
    LinkedListPerformance.AddFirst_LinkedList(); // 33 ms

    LinkedListPerformance.AddLast_List(); // 33 ms
    LinkedListPerformance.AddLast_LinkedList(); // 32 ms

    LinkedListPerformance.Enumerate_List(); // 1.08 ms
    LinkedListPerformance.Enumerate_LinkedList(); // 3.4 ms

    //I tried below as fun exercise - not very meaningful, see code
    //sort of equivalent to insertion when having the reference to middle node

    LinkedListPerformance.AddMiddle_List(); // 5724 ms
    LinkedListPerformance.AddMiddle_LinkedList1(); // 36 ms
    LinkedListPerformance.AddMiddle_LinkedList2(); // 32 ms
    LinkedListPerformance.AddMiddle_LinkedList3(); // 454 ms

    Environment.Exit(-1);
}

И код:

using System.Collections.Generic;
using System.Diagnostics;
using System.Linq;

namespace stackoverflow
{
    static class LinkedListPerformance
    {
        class Temp
        {
            public decimal A, B, C, D;

            public Temp(decimal a, decimal b, decimal c, decimal d)
            {
                A = a; B = b; C = c; D = d;
            }
        }



        static readonly int start = 0;
        static readonly int end = 123456;
        static readonly IEnumerable<Temp> query = Enumerable.Range(start, end - start).Select(temp);

        static Temp temp(int i)
        {
            return new Temp(i, i, i, i);
        }

        static void StopAndPrint(this Stopwatch watch)
        {
            watch.Stop();
            Console.WriteLine(watch.Elapsed.TotalMilliseconds);
        }

        public static void AddFirst_List()
        {
            var list = new List<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start; i < end; i++)
                list.Insert(0, temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void AddFirst_LinkedList()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (int i = start; i < end; i++)
                list.AddFirst(temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void AddLast_List()
        {
            var list = new List<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start; i < end; i++)
                list.Add(temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void AddLast_LinkedList()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (int i = start; i < end; i++)
                list.AddLast(temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void Enumerate_List()
        {
            var list = new List<Temp>(query);
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            foreach (var item in list)
            {

            }

            watch.StopAndPrint();
        }

        public static void Enumerate_LinkedList()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>(query);
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            foreach (var item in list)
            {

            }

            watch.StopAndPrint();
        }

        //for the fun of it, I tried to time inserting to the middle of 
        //linked list - this is by no means a realistic scenario! or may be 
        //these make sense if you assume you have the reference to middle node

        //insertion to the middle of list
        public static void AddMiddle_List()
        {
            var list = new List<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start; i < end; i++)
                list.Insert(list.Count / 2, temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        //insertion in linked list in such a fashion that 
        //it has the same effect as inserting into the middle of list
        public static void AddMiddle_LinkedList1()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            LinkedListNode<Temp> evenNode = null, oddNode = null;
            for (int i = start; i < end; i++)
            {
                if (list.Count == 0)
                    oddNode = evenNode = list.AddLast(temp(i));
                else
                    if (list.Count % 2 == 1)
                        oddNode = list.AddBefore(evenNode, temp(i));
                    else
                        evenNode = list.AddAfter(oddNode, temp(i));
            }

            watch.StopAndPrint();
        }

        //another hacky way
        public static void AddMiddle_LinkedList2()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start + 1; i < end; i += 2)
                list.AddLast(temp(i));
            for (int i = end - 2; i >= 0; i -= 2)
                list.AddLast(temp(i));

            watch.StopAndPrint();
        }

        //OP original more sensible approach, but I tried to filter out
        //the intermediate iteration cost in finding the middle node.
        public static void AddMiddle_LinkedList3()
        {
            var list = new LinkedList<Temp>();
            var watch = Stopwatch.StartNew();

            for (var i = start; i < end; i++)
            {
                if (list.Count == 0)
                    list.AddLast(temp(i));
                else
                {
                    watch.Stop();
                    var curNode = list.First;
                    for (var j = 0; j < list.Count / 2; j++)
                        curNode = curNode.Next;
                    watch.Start();

                    list.AddBefore(curNode, temp(i));
                }
            }

            watch.StopAndPrint();
        }
    }
}

Вы можете видеть, что результаты соответствуют теоретическим показателям, описанным в других документах. Совершенно ясно - LinkedList<T> получает большое время в случае вставок. Я не тестировал для удаления из середины списка, но результат должен быть таким же. Конечно, List<T> имеет другие области, где он лучше работает как O (1) произвольный доступ.

Я спросил аналогичный вопрос, связанный с производительностью коллекции LinkedList, и обнаружил Стивен Клири Реализация С# для Deque была решением. В отличие от коллекции Queue, Deque позволяет перемещать элементы взад и вперед спереди и сзади. Он похож на связанный список, но с улучшенной производительностью.

Здесь так много средних ответов...

В некоторых реализациях связанных списков используются базовые блоки предварительно выделенных узлов. Если они этого не делают, то постоянное время/линейное время менее важно, так как производительность памяти будет плохой, а производительность кэша еще хуже.

Используйте связанные списки, когда

1) Вам нужна безопасность потоков. Вы можете создавать улучшенные поточные альги. Затраты на блокировку будут доминировать в параллельном списке стилей.

2) Если у вас большая структура, похожая на очередь, и вы хотите удалить или добавить где угодно, кроме конца все время. > 100K-списки существуют, но не так распространены.

Используйте LinkedList<>, когда

• Вы не знаете, сколько объектов проходит через шлюз. Например, Token Stream.
• Когда вы ТОЛЬКО хотите удалить \insert в конце.

Для всего остального лучше использовать List<>.