我知道容量是 ArrayList 中可能包含也可能不包含引用对象的值的元素或可用空间的数量。我试图更多地了解容量的概念。
所以我有三个问题：
1）从内存的角度定义容量代表什么的好方法是什么？
...分配给 ArrayList 的（连续？）内存？
... ArrayLists 在（堆？）上的内存占用？
2）如果上述情况属实，那么改变容量需要某种方式的内存管理开销？
3）任何人都有一个例子，其中＃2是或可能是性能问题？除了可能不断调整容量的大量大型 ArrayList 之外？
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- 该类之所以称为 ArrayList，是因为它基于一个数组。容量是数组的大小，需要一块连续的堆内存。但是，请注意，数组本身仅包含对元素的引用，这些元素是堆上的单独对象。
- 增加容量需要分配一个新的、更大的数组并将所有引用从旧数组复制到新数组，之后旧数组就有资格进行垃圾回收。
- 您已经引用了性能可能成为问题的主要案例。在实践中，我从未见过它实际上成为问题，因为元素对象通常比列表占用更多的内存（可能还有 CPU 时间）。
于 2011-03-23T20:31:02.770 回答
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ArrayList 是这样实现的：
class ArrayList {
private Object[] elements;
}
容量是该数组的大小。
现在，如果您的容量为 10，并且您要添加第 11 个元素，则 ArrayList 将执行以下操作：
Object[] newElements = new Object[capacity * 1.5];
System.arraycopy(this.elements, newElements);
this.elements = newElements;
因此，如果您从小容量开始，ArrayList 最终会在您不断添加元素时创建一堆数组并为您复制东西，这并不好。
另一方面，如果您指定容量为 1,000,000 并且仅向 ArrayList 添加 3 个元素，那也有点糟糕。
经验法则：如果您知道容量，请指定它。如果您不确定但知道上限，请指定。如果您不确定，请使用默认值。
于 2011-03-23T20:30:33.520 回答
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容量正如您所描述的那样 - 分配给 ArrayList 用于存储值的连续内存。ArrayList 将所有值存储在一个数组中，并自动为您调整数组的大小。这会在调整大小时产生内存管理开销。
如果我没记错的话，当您尝试添加一个超出容量的元素时，Java 会将 ArrayList 的后备数组的大小从 N 增加到 2N + 2。我不知道当您使用该insert方法（或类似方法）在超出容量末端的特定位置插入时它会增加多少大小，甚至不知道它是否允许这样做。
这里有一个例子可以帮助你思考它是如何工作的。将 s之间的每个空间想象|成后备数组中的一个单元：
| | |
size = 0（不包含元素），容量 = 2（可以包含 2 个元素）。
|1| |
size = 1（包含 1 个元素），容量 = 2（可以包含 2 个元素）。
|1|2|
大小 = 2，容量 = 2。添加另一个元素：
|1|2|3| | | |
大小增加 1，容量增加至 6 (2 * 2 + 2)。对于大型数组，这可能会很昂贵，因为分配一个大的连续内存区域可能需要一些工作（与分配许多小块内存的 LinkedList 不同），因为 JVM 需要搜索适当的位置，并且可能需要要求操作系统提供更多内存。将大量值从一个地方复制到另一个地方也很昂贵，一旦找到这样的区域就会这样做。
我的经验法则是：如果您知道需要的容量，请使用 ArrayList，因为只有一次分配并且访问速度非常快。如果您不知道所需的容量，请使用 LinkedList，因为添加新值始终需要相同的工作量，并且不涉及复制。
于 2011-03-23T20:33:28.577 回答
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1）从内存的角度定义容量代表什么的好方法是什么？
...分配给 ArrayList 的（连续？）内存？
是的，一个 ArrayList 由一个数组备份，它代表内部数组的大小。
... ArrayLists 在（堆？）上的内存占用？
是的，阵列容量越大，arraylist 使用的内存就越多。
2）如果上述情况属实，那么改变容量需要某种方式的内存管理开销？
这是。当列表变得足够大时，分配一个更大的数组并复制内容。先前的数组可能会被丢弃并标记为垃圾收集。
3）任何人都有一个例子，其中＃2是或可能是性能问题？除了可能不断调整容量的大量大型 ArrayList 之外？
是的，如果您创建初始容量为 1 的 ArrayList （例如）并且您的列表远远超出此范围。如果您预先知道要存储的元素数量，则最好请求该大小的初始容量。
但是我认为这在您的优先级列表中应该很低，虽然数组复制可能经常发生，但它在 Java 的早期阶段就已经优化，不应该成为问题。我认为最好选择一个正确的算法。记住：过早的优化是万恶之源
于 2011-03-23T20:45:34.407 回答