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ArrayList源码阅读笔记

作者:互联网

*/

public boolean add(E e) {

// 检查是否需要扩容

ensureCapacityInternal(size + 1);

// 把元素插入到末尾

elementData[size++] = e;

return true;

}

private void ensureCapacityInternal(int minCapacity) {

ensureExplicitCapacity(calculateCapacity(elementData, minCapacity));

}

private static int calculateCapacity(Object[] elementData, int minCapacity) {

// 如果是空数组DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA,就初始化为默认大小10

if (elementData == DEFAULTCAPACITY_EMPTY_ELEMENTDATA) {

return Math.max(DEFAULT_CAPACITY, minCapacity);

}

return minCapacity;

}

private void ensureExplicitCapacity(int minCapacity) {

// 修改次数 +1,用于 fail-fast 处理

modCount++;

// 如果 minCapacity 大于 elementData 的长度,则进行扩容处理

if (minCapacity - elementData.length > 0)

grow(minCapacity);

}

/**

*/

private void grow(int minCapacity) {

// 有整形溢出风险的代码

int oldCapacity = elementData.length;

//新容量=旧容量+(旧容量右移1位(除以2)),新容量为原来的1.5倍

int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1);

// 如果新容量发现比需要的容量还小,则以需要的容量为准

if (newCapacity - minCapacity < 0)

newCapacity = minCapacity;

// 如果新容量已经超过最大容量了,则使用最大容量

if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0)

newCapacity = hugeCapacity(minCapacity);

//数组拷贝

elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);

}

这里我们稍微看一下Arrays.copyOf的源码:

public static T[] copyOf(T[] original, int newLength) {

return (T[]) copyOf(original, newLength, original.getClass());

}

public static <T,U> T[] copyOf(U[] original, int newLength, Class<? extends T[]> newType) {

@SuppressWarnings(“unchecked”)

T[] copy = ((Object)newType == (Object)Object[].class)

? (T[]) new Object[newLength]
(T[]) Array.newInstance(newType.getComponentType(), newLength);

System.arraycopy(original, 0, copy, 0,

Math.min(original.length, newLength));

return copy;

}

最终调用的是System.arraycopy方法,这是一个Native方法:

public static native void arraycopy(Object src, int srcPos,

Object dest, int destPos,

int length);

关于数组拷贝,谷歌了一下,说法不一,有说是深拷贝的,有说是浅拷贝的。暂时先放下,未来有机会再研究。

add(int index, E element)


add(int index, E element)在特定位置插入元素,时间复杂度为O(n)。

public void add(int index, E element) {

// 检查是否越界

rangeCheckForAdd(index);

//检查是否需要扩容

ensureCapacityInternal(size + 1); // Increments modCount!!

将 elementData 中位置为 index 位置及其后面的元素都向后移动一个下标(底层是 native 方法,使用 cpp 直接操作内存。)

System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1,

size - index);

// 将元素插入到index的位置

elementData[index] = element;

大小增1

size++;

}

addAll


addAll用于批量添加。

public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {

// 集合转化成数组

Object[] a = c.toArray();

int numNew = a.length;

//检查是否需要扩容

ensureCapacityInternal(size + numNew); // Increments modCount

//将集合内的元素复制到 elementData 中,覆盖 [size, size+numNew) 的元素

System.arraycopy(a, 0, elementData, size, numNew);

//数组大小增加numNew

size += numNew;

return numNew != 0;

}

public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) {

//检查下标是否越界

rangeCheckForAdd(index);

//转换为数组

Object[] a = c.toArray();

int numNew = a.length;

//检查是否需要扩容

ensureCapacityInternal(size + numNew); // Increments modCount

int numMoved = size - index;

if (numMoved > 0)

// 将 elementData 中位置为 index 及其以后的元素都向后移动 numNew 个位置

System.arraycopy(elementData, index, elementData, index + numNew,

numMoved);

// 将集合内的元素复制到 elementData 中,覆盖 [index, index+numNew) 的元素

System.arraycopy(a, 0, elementData, index, numNew);

size += numNew;

return numNew != 0;

}

get(int index)


获取指定位置元素,时间复杂度为O(1)。

public E get(int index) {

rangeCheck(index);

return elementData(index);

}

remove(int index)


删除指定索引位置的元素,时间复杂度为O(n)。

public E remove(int index) {

//检查下标是否越界

rangeCheck(index);

modCount++;

//获取指定索引处元素

E oldValue = elementData(index);

如果index不是最后一位,则将index之后的元素往前挪一位

int numMoved = size - index - 1;

if (numMoved > 0)

System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,

numMoved);

//将最后一个元素删除,帮助GC

elementData[–size] = null; // clear to let GC do its work

return oldValue;

}

remove(Object o)


删除指定元素,时间复杂度为O(n²)。

public boolean remove(Object o) {

//元素为null

if (o == null) {

//遍历数组

for (int index = 0; index < size; index++)

//快速删除所有为null的元素

if (elementData[index] == null) {

fastRemove(index);

return true;

}

} else {

//元素不为null,遍历数组

for (int index = 0; index < size; index++)

//找到对应元素,快读删除

if (o.equals(elementData[index])) {

fastRemove(index);

return true;

}

}

return false;

}

//和remove(int index)基本相同,少了检查越界的方法,无返回值

private void fastRemove(int index) {

modCount++;

int numMoved = size - index - 1;

// 如果index不是最后一位,则将index之后的元素往前挪一位

if (numMoved > 0)

System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index,

numMoved);

// 将最后一个元素删除,帮助GC

elementData[–size] = null; // clear to let GC do its work

}

removeAll


用于批量删除元素。

//批量删除 ArrayList 和集合 c 都存在的元素

public boolean removeAll(Collection<?> c) {

//非空校验

Objects.requireNonNull©;

//批量删除

return batchRemove(c, false);

}

private boolean batchRemove(Collection<?> c, boolean complement) {

final Object[] elementData = this.elementData;

int r = 0, w = 0;

boolean modified = false;

try {

for (; r < size; r++)

// 把需要保留的元素前置

if (c.contains(elementData[r]) == complement)

elementData[w++] = elementData[r];

} finally {

if (r != size) {

System.arraycopy(elementData, r,

elementData, w,

size - r);

w += size - r;

}

if (w != size) {

// 跟 fastRemove(int index) 里面的操作类似,防止内存泄漏

for (int i = w; i < size; i++)

elementData[i] = null;

modCount += size - w;

size = w;

modified = true;

}

}

return modified;

}

set


用于更改特定下标的值,时间复杂度为O(1)。

public E set(int index, E element) {

rangeCheck(index);

E oldValue = elementData(index);

elementData[index] = element;

return oldValue;

}

序列化

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注意观察,ArrayList 有两个属性被 transient 关键字 修饰,transient 关键字的作用:让某些被修饰的成员属性变量不被序列化

transient Object[] elementData;

protected transient int modCount = 0;

为什么最重要的元素数组要被transient 修饰呢?

因为ArrayList 并没有用Java序列化机制的默认处理来序列化 elementData 数组,而是通过 readObject、writeObject 方法自定义序列化和反序列化策略。

之所以要用自定义的序列化和反序列化策略,是因为效率的问题。如果用默认处理来序列化的话,如果 elementData 的长度有100,但是实际只用了50,其实剩余的50是可以不用序列化的,这样可以提高序列化和反序列化的效率,节省空间。

/**

*/

private void writeObject(java.io.ObjectOutputStream s)

throws java.io.IOException{

标签:index,return,int,ArrayList,elementData,numNew,笔记,源码,size
来源: https://blog.csdn.net/m0_66264134/article/details/122392078