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Java 的 ArrayList 是集合框架中最核心的动态数组实现，也是高频使用的容器之一。

核心数据结构

基于数组实现，维护 elementData 数组存储元素：

// JDK 1.8
transient Object[] elementData; // 实际存储元素的数组
private int size;               // 当前元素数量

• transient 修饰的 elementData 不会被默认序列化（通过自定义序列化逻辑优化存储）

动态扩容机制

当添加元素时发现容量不足，触发 grow(int minCapacity) 扩容：

private void grow(int minCapacity) {int oldCapacity = elementData.length;int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // 扩容为旧容量的1.5倍if (newCapacity - minCapacity < 0)newCapacity = minCapacity; // 最小需要满足 minCapacityelementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}

核心逻辑：

1. 扩容倍率：新容量 = 旧容量 * 1.5（位运算 oldCapacity >> 1 代替除法优化性能）

2. 数组拷贝：Arrays.copyOf() 底层使用 System.arraycopy()，为本地方法（效率高）

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添加元素流程

整体流程（以 add(E e) 为例）

public boolean add(E e) {ensureCapacityInternal(size + 1); // 确保容量足够elementData[size++] = e;          // 尾部插入元素return true;
}

• 容量检查：若当前数组已满，触发扩容后再插入

• 尾部插入：时间复杂度 O(1)
  

场景1：第一次添加元素（空数组扩容）

• 触发条件：默认构造的 ArrayList（初始 elementData 为空数组）首次调用 add()。

• 流程：

  1. minCapacity = size + 1 = 1

  2. 判断当前容量 elementData.length = 0，需要扩容。

  3. 计算新容量 newCapacity = max(10, 1) ➔ newCapacity = 10.

  4. 新数组 elementData = new Object[10]，将元素插入首位。

场景2：末尾插入且容量充足

• 流程：

  1. ensureCapacityInternal(size + 1) ➔ 无需扩容。

  2. elementData[size++] = e ➔ 直接插入末尾，无需移动元素，O(1) 时间复杂度。

场景3：触发扩容（容量不足）

• 例：数组已满（size == elementData.length）时添加新元素。

• 扩容步骤：

  1. oldCapacity = 10.

  2. 计算增长量 oldCapacity >> 1 = 5 ➔ newCapacity = 15.

  3. Arrays.copyOf(elementData, 15) ➔ 快速本地方法拷贝数组。

  4. 扩容代价：数组拷贝 O(n)，需在插入时尽量避免频繁扩容。

扩容核心方法 grow()

private void grow(int minCapacity) {int oldCapacity = elementData.length;int newCapacity = oldCapacity + (oldCapacity >> 1); // 计算1.5倍扩容if (newCapacity - minCapacity < 0) {newCapacity = minCapacity; // 手动调整至至少满足 minCapacity}if (newCapacity - MAX_ARRAY_SIZE > 0) {newCapacity = hugeCapacity(minCapacity); // 安全检查（最大容量限制）}elementData = Arrays.copyOf(elementData, newCapacity);
}

安全检查方法 hugeCapacity(minCapacity)

private static final int MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8;private static int hugeCapacity(int minCapacity) {if (minCapacity < 0) // 溢出判断：如果 minCapacity 已经超过 Integer.MAX_VALUE，会变成负数throw new OutOfMemoryError(); // 比较需求容量和最大数组容量约束（Integer.MAX_VALUE - 8）return (minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE) ? Integer.MAX_VALUE : MAX_ARRAY_SIZE;
}

hugeCapacity 的决策逻辑分为：

• 情况 1：minCapacity 正常（非负且 <= MAX_ARRAY_SIZE）

  → 返回 MAX_ARRAY_SIZE（即 Integer.MAX_VALUE - 8）。

• 情况 2：minCapacity > MAX_ARRAY_SIZE

  → 直接返回 Integer.MAX_VALUE（允许尝试分配更大的容量，但可能导致 OOM）。

• 异常处理：minCapacity < 0（溢出导致）

  → 抛出 OutOfMemoryError（申请容量已超过 Integer.MAX_VALUE，无法满足）。

拓展1：MAX_ARRAY_SIZE 的存在意义

Java 规范允许 JVM 实现为数组对象分配内存时保留一部分头部信息（如对象头、数组长度等），可能导致某些情况下实际数组最大可用容量小于 Integer.MAX_VALUE。约定 MAX_ARRAY_SIZE = Integer.MAX_VALUE - 8 是为了避免直接分配 Integer.MAX_VALUE 导致内存不足，属于一种保护性设计。

拓展2：hugeCapacity 处理溢出

当 minCapacity 的值因为连续扩容超过 Integer.MAX_VALUE 时，会变成一个负数（整数溢出）。此时 minCapacity < 0 的检查会立即抛出 OutOfMemoryError，避免试图创建非法数组。

拓展3：为什么允许返回 Integer.MAX_VALUE

在 JVM 实现支持的情况下，部分版本的 JVM 可能允许数组实际容量接近 Integer.MAX_VALUE。hugeCapacity 在此刻做了一个折中决策：

• 优先尝试返回 Integer.MAX_VALUE（信任 JVM 能处理）。

• 若 JVM 实际无法分配，则会在 Arrays.copyOf() 阶段抛出 OutOfMemoryError。

场景4：中间插入（需移动元素）- add(int index, E e)

list.add(2, "hello"); // 在索引2处插入元素

• 流程：

  1. 检查索引合法性（index >= 0 && index <= size）。

  2. 检查容量 ➔ 不够则扩容。

  3. 计算需要移动的元素数量： numMoved = size - index = 3.

  4. 调用 System.arraycopy(elementData, 2, elementData, 3, numMoved)，将原数据从索引2开始的元素后移1位。

  5. elementData[2] = "hello".

  6. 时间复杂度：平均 O(n).

核心方法 add(int index, E e)

public void add(int index, E element) {rangeCheckForAdd(index); // 索引范围检查ensureCapacityInternal(size + 1); // 移动元素：需向后移的元素数量 = size - indexSystem.arraycopy(elementData, index, elementData, index + 1, size - index);elementData[index] = element;size++;
}

删除元素流程（以 remove(int index) 为例）

public E remove(int index) {rangeCheck(index); // 索引越界检查modCount++;         // 结构性修改次数（用于迭代器快速失败）E oldValue = elementData(index); // 保存被删除元素int numMoved = size - index - 1; // 需要移动的元素数量if (numMoved > 0) {// 将 index+1 到末尾的元素向前移动一位System.arraycopy(elementData, index+1, elementData, index, numMoved);}elementData[--size] = null; // 清空原末尾元素，帮助GCreturn oldValue;
}

核心点：

• 移动代价：平均时间复杂度 O(n)，末尾删除为 O(1)

• GC处理：手动赋 null 避免内存泄漏

ModCount 作用

迭代器通过 modCount 追踪结构性修改：

private class Itr implements Iterator<E> {int expectedModCount = modCount; // 记录创建迭代器时的修改次数public E next() {checkForComodification(); // 检查是否发生结构性修改// ... 其他逻辑}final void checkForComodification() {if (modCount != expectedModCount)throw new ConcurrentModificationException();}
}

• 结构性修改：任何导致 size 变化或元素位置变化的操作（增、删、排序等）

• 多线程问题：未同步时快速失败机制能检测部分并发问题

线程安全性

• 非线程安全：ArrayList 的设计不保证多线程环境下的安全

• 替代方案：

  • Collections.synchronizedList(new ArrayList<>()) 同步包装类

  • CopyOnWriteArrayList 写时复制容器（适合读多写少场景）

性能优化技巧

1. 初始化时指定容量：避免频繁扩容

   ArrayList<String> list = new ArrayList<>(1000); // 直接指定初始容量
   

2. 批量操作优先：避免循环内多次扩容

   list.addAll(Arrays.asList("A", "B", "C")); // 批量添加减少扩容次数
   

3. 谨慎使用 contains/remove(Object)：时间复杂度 O(n)，高频操作可改用 HashSet

与 LinkedList 的对比

操作	ArrayList	LinkedList
随机访问	O(1)（通过索引）	O(n)（需要遍历链表）
头部插入/删除	O(n)（需移动元素）	O(1)（只需调整指针）
内存占用	紧凑（无需指针）	每个元素需额外指针空间
适用场景	读多写少、随机访问高频	频繁增删、顺序访问