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今天我们来探索一下LinkedList和Queue，以及Stack的源码。

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本文参考

和

概述

LinkedList与ArrayList一样实现List接口，只是ArrayList是List接口的大小可变数组的实现，LinkedList是List接口链表的实现。基于链表实现的方式使得LinkedList在插入和删除时更优于ArrayList，而随机访问则比ArrayList逊色些。

LinkedList实现所有可选的列表操作，并允许所有的元素包括null。

除了实现 List 接口外，LinkedList 类还为在列表的开头及结尾 get、remove 和 insert 元素提供了统一的命名方法。这些操作允许将链接列表用作堆栈、队列或双端队列。

此类实现 Deque 接口，为 add、poll 提供先进先出队列操作，以及其他堆栈和双端队列操作。

所有操作都是按照双重链接列表的需要执行的。在列表中编索引的操作将从开头或结尾遍历列表（从靠近指定索引的一端）。

同时，与ArrayList一样此实现不是同步的。

（以上摘自JDK 6.0 API）。

源码分析

定义

首先我们先看LinkedList的定义：

public class LinkedList
     
          extends AbstractSequentialList
      
           implements List
       
        , Deque
        
         , Cloneable, java.io.Serializable      从这段代码中我们可以清晰地看出LinkedList继承AbstractSequentialList，实现List、Deque、Cloneable、Serializable。其中AbstractSequentialList提供了 List 接口的骨干实现，从而最大限度地减少了实现受“连续访问”数据存储（如链接列表）支持的此接口所需的工作,从而以减少实现List接口的复杂度。Deque一个线性 collection，支持在两端插入和移除元素，定义了双端队列的操作。
        
       
      
     

属性

在LinkedList中提供了两个基本属性size、header。

private transient Entry header = new Entry(null, null, null);

private transient int size = 0; 其中size表示的LinkedList的大小，header表示链表的表头，Entry为节点对象。

private static class Entry
     
       {    E element;        //元素节点    Entry
      
        next;    //下一个元素    Entry
       
         previous;  //上一个元素    Entry(E element, Entry
        
          next, Entry
         
           previous) {        this.element = element;        this.next = next;        this.previous = previous;    }}  上面为Entry对象的源代码，Entry为LinkedList的内部类，它定义了存储的元素。该元素的前一个元素、后一个元素，这是典型的双向链表定义方式。
         
        
       
      
     

构造方法

LinkedList提供了两个构造方法：LinkedList()和LinkedList(Collection

增加方法

add(E e): 将指定元素添加到此列表的结尾。public boolean add(E e) {    addBefore(e, header);        return true;    }      该方法调用addBefore方法，然后直接返回true，对于addBefore()而已，它为LinkedList的私有方法。private Entry
     
       addBefore(E e, Entry
      
        entry) {        //利用Entry构造函数构建一个新节点 newEntry，        Entry
       
         newEntry = new Entry
        
         (e, entry, entry.previous);        //修改newEntry的前后节点的引用，确保其链表的引用关系是正确的        newEntry.previous.next = newEntry;        newEntry.next.previous = newEntry;        //容量+1        size++;        //修改次数+1        modCount++;        return newEntry;    }
        
       
      
     

在addBefore方法中无非就是做了这件事：构建一个新节点newEntry，然后修改其前后的引用。

LinkedList还提供了其他的增加方法：

add(int index, E element)：在此列表中指定的位置插入指定的元素。  addAll(Collection
      c)：添加指定 collection 中的所有元素到此列表的结尾，顺序是指定 collection 的迭代器返回这些元素的顺序。  addAll(int index, Collection
      c)：将指定 collection 中的所有元素从指定位置开始插入此列表。  AddFirst(E e): 将指定元素插入此列表的开头。  addLast(E e): 将指定元素添加到此列表的结尾。

移除方法

remove(Object o)：从此列表中移除首次出现的指定元素（如果存在）。该方法的源代码如下：public boolean remove(Object o) {        if (o==null) {            for (Entry
     
       e = header.next; e != header; e = e.next) {                if (e.element==null) {                    remove(e);                    return true;                }            }        } else {            for (Entry
      
        e = header.next; e != header; e = e.next) {                if (o.equals(e.element)) {                    remove(e);                    return true;                }            }        }        return false;    }
      
     

该方法首先会判断移除的元素是否为null，然后迭代这个链表找到该元素节点，最后调用remove(Entry e)，remove(Entry e)为私有方法，是LinkedList中所有移除方法的基础方法，如下：

private E remove(Entry
     
       e) {        if (e == header)            throw new NoSuchElementException();        //保留被移除的元素：要返回        E result = e.element;        //将该节点的前一节点的next指向该节点后节点        e.previous.next = e.next;        //将该节点的后一节点的previous指向该节点的前节点        //这两步就可以将该节点从链表从除去：在该链表中是无法遍历到该节点的        e.next.previous = e.previous;        //将该节点归空        e.next = e.previous = null;        e.element = null;        size--;        modCount++;        return result;    }
     

其他的移除方法：

clear()： 从此列表中移除所有元素。  remove()：获取并移除此列表的头（第一个元素）。  remove(int index)：移除此列表中指定位置处的元素。  remove(Objec o)：从此列表中移除首次出现的指定元素（如果存在）。  removeFirst()：移除并返回此列表的第一个元素。  removeFirstOccurrence(Object o)：从此列表中移除第一次出现的指定元素（从头部到尾部遍历列表时）。  removeLast()：移除并返回此列表的最后一个元素。  removeLastOccurrence(Object o)：从此列表中移除最后一次出现的指定元素（从头部到尾部遍历列表时）。

查找方法

对于查找方法的源码就没有什么好介绍了，无非就是迭代，比对，然后就是返回当前值。  get(int index)：返回此列表中指定位置处的元素。  getFirst()：返回此列表的第一个元素。  getLast()：返回此列表的最后一个元素。  indexOf(Object o)：返回此列表中首次出现的指定元素的索引，如果此列表中不包含该元素，则返回 -1。  lastIndexOf(Object o)：返回此列表中最后出现的指定元素的索引，如果此列表中不包含该元素，则返回 -1。

Queue

Queue接口定义了队列数据结构，元素是有序的(按插入顺序)，先进先出。Queue接口相关的部分UML类图如下：

DeQueue

DeQueue(Double-ended queue)为接口，继承了Queue接口，创建双向队列，灵活性更强，可以前向或后向迭代，在队头队尾均可心插入或删除元素。它的两个主要实现类是ArrayDeque和LinkedList。

ArrayDeque （底层使用循环数组实现双向队列）

创建

public ArrayDeque() {   // 默认容量为16   elements = new Object[16];}public ArrayDeque(int numElements) {   // 指定容量的构造函数   allocateElements(numElements);}private void allocateElements(int numElements) {        int initialCapacity = MIN_INITIAL_CAPACITY;// 最小容量为8        // Find the best power of two to hold elements.        // Tests "<=" because arrays aren't kept full.        // 如果要分配的容量大于等于8，扩大成2的幂（是为了维护头、尾下标值）；否则使用最小容量8        if (numElements >= initialCapacity) {            initialCapacity = numElements;            initialCapacity |= (initialCapacity >>>  1);            initialCapacity |= (initialCapacity >>>  2);            initialCapacity |= (initialCapacity >>>  4);            initialCapacity |= (initialCapacity >>>  8);            initialCapacity |= (initialCapacity >>> 16);            initialCapacity++;            if (initialCapacity < 0)   // Too many elements, must back off                initialCapacity >>>= 1;// Good luck allocating 2 ^ 30 elements        }        elements = new Object[initialCapacity];    }

add操作

add(E e) 调用 addLast(E e) 方法：public void addLast(E e) {   if (e == null)      throw new NullPointerException("e == null");   elements[tail] = e; // 根据尾索引，添加到尾端   // 尾索引+1，并与数组（length - 1）进行取‘&’运算，因为length是2的幂，所以（length-1）转换为2进制全是1，   // 所以如果尾索引值 tail 小于等于（length - 1），那么‘&’运算后仍为 tail 本身；如果刚好比（length - 1）大1时，   // ‘&’运算后 tail 便为0（即回到了数组初始位置）。正是通过与（length - 1）进行取‘&’运算来实现数组的双向循环。   // 如果尾索引和头索引重合了，说明数组满了，进行扩容。   if ((tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head)      doubleCapacity();// 扩容为原来的2倍}addFirst(E e) 的实现：public void addFirst(E e) {   if (e == null)      throw new NullPointerException("e == null");   // 此处如果head为0，则-1（1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111）与（length - 1）进行取‘&’运算，结果必然是（length - 1），即回到了数组的尾部。   elements[head = (head - 1) & (elements.length - 1)] = e;   // 如果尾索引和头索引重合了，说明数组满了，进行扩容   if (head == tail)      doubleCapacity();}

remove操作

remove()方法最终都会调对应的poll()方法：    public E poll() {        return pollFirst();    }    public E pollFirst() {        int h = head;        @SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[h];        // Element is null if deque empty        if (result == null)            return null;        elements[h] = null;     // Must null out slot        // 头索引 + 1        head = (h + 1) & (elements.length - 1);        return result;    }    public E pollLast() {        // 尾索引 - 1        int t = (tail - 1) & (elements.length - 1);        @SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[t];        if (result == null)            return null;        elements[t] = null;        tail = t;        return result;    }

PriorityQueue（底层用数组实现堆的结构）

优先队列跟普通的队列不一样，普通队列是一种遵循FIFO规则的队列，拿数据的时候按照加入队列的顺序拿取。 而优先队列每次拿数据的时候都会拿出优先级最高的数据。

优先队列内部维护着一个堆，每次取数据的时候都从堆顶拿数据（堆顶的优先级最高），这就是优先队列的原理。

add，添加方法

public boolean add(E e) {    return offer(e); // add方法内部调用offer方法}public boolean offer(E e) {    if (e == null) // 元素为空的话，抛出NullPointerException异常        throw new NullPointerException();    modCount++;    int i = size;    if (i >= queue.length) // 如果当前用堆表示的数组已经满了，调用grow方法扩容        grow(i + 1); // 扩容    size = i + 1; // 元素个数+1    if (i == 0) // 堆还没有元素的情况        queue[0] = e; // 直接给堆顶赋值元素    else // 堆中已有元素的情况        siftUp(i, e); // 重新调整堆，从下往上调整，因为新增元素是加到最后一个叶子节点    return true;}private void siftUp(int k, E x) {    if (comparator != null)  // 比较器存在的情况下        siftUpUsingComparator(k, x); // 使用比较器调整    else // 比较器不存在的情况下        siftUpComparable(k, x); // 使用元素自身的比较器调整}private void siftUpUsingComparator(int k, E x) {    while (k > 0) { // 一直循环直到父节点还存在        int parent = (k - 1) >>> 1; // 找到父节点索引，等同于（k - 1）/ 2        Object e = queue[parent]; // 获得父节点元素        // 新元素与父元素进行比较，如果满足比较器结果，直接跳出，否则进行调整        if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)             break;        queue[k] = e; // 进行调整，新位置的元素变成了父元素        k = parent; // 新位置索引变成父元素索引，进行递归操作    }    queue[k] = x; // 新添加的元素添加到堆中}

poll，出队方法

public E poll() {    if (size == 0)        return null;    int s = --size; // 元素个数-1    modCount++;    E result = (E) queue[0]; // 得到堆顶元素    E x = (E) queue[s]; // 最后一个叶子节点    queue[s] = null; // 最后1个叶子节点置空    if (s != 0)        siftDown(0, x); // 从上往下调整，因为删除元素是删除堆顶的元素    return result;}private void siftDown(int k, E x) {    if (comparator != null) // 比较器存在的情况下        siftDownUsingComparator(k, x); // 使用比较器调整    else // 比较器不存在的情况下        siftDownComparable(k, x); // 使用元素自身的比较器调整}private void siftDownUsingComparator(int k, E x) {    int half = size >>> 1; // 只需循环节点个数的一般即可    while (k < half) {        int child = (k << 1) + 1; // 得到父节点的左子节点索引，即（k * 2）+ 1        Object c = queue[child]; // 得到左子元素        int right = child + 1; // 得到父节点的右子节点索引        if (right < size &&            comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0) // 左子节点跟右子节点比较，取更大的值            c = queue[child = right];        if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0)  // 然后这个更大的值跟最后一个叶子节点比较            break;        queue[k] = c; // 新位置使用更大的值        k = child; // 新位置索引变成子元素索引，进行递归操作    }    queue[k] = x; // 最后一个叶子节点添加到合适的位置}

remove，删除队列元素

public boolean remove(Object o) {    int i = indexOf(o); // 找到数据对应的索引    if (i == -1) // 不存在的话返回false        return false;    else { // 存在的话调用removeAt方法，返回true        removeAt(i);        return true;    }}private E removeAt(int i) {    modCount++;    int s = --size; // 元素个数-1    if (s == i) // 如果是删除最后一个叶子节点        queue[i] = null; // 直接置空，删除即可，堆还是保持特质，不需要调整    else { // 如果是删除的不是最后一个叶子节点        E moved = (E) queue[s]; // 获得最后1个叶子节点元素        queue[s] = null; // 最后1个叶子节点置空        siftDown(i, moved); // 从上往下调整        if (queue[i] == moved) { // 如果从上往下调整完毕之后发现元素位置没变，从下往上调整            siftUp(i, moved); // 从下往上调整            if (queue[i] != moved)                return moved;        }    }    return null;}

先执行 siftDown() 下滤过程：

再执行 siftUp() 上滤过程：

总结和同步的问题

1、jdk内置的优先队列PriorityQueue内部使用一个堆维护数据，每当有数据add进来或者poll出去的时候会对堆做从下往上的调整和从上往下的调整。

2、PriorityQueue不是一个线程安全的类，如果要在多线程环境下使用，可以使用 PriorityBlockingQueue 这个优先阻塞队列。其中add、poll、remove方法都使用 ReentrantLock 锁来保持同步，take() 方法中如果元素为空，则会一直保持阻塞。