LinkedList集合
数组特征：连续性、查询快(底层使用下标)、有序。
数据删除原理：把要删除的元素后面的数据向前移动一位，将最后的一个元素置空(null)。
指定下标原理：把要插入的元素的数据及后边的元素向后移动一位，然后将新插入元素覆盖之前下标位置的元素。
链表分为：单向链表、双向链表，头和尾、节点(node)。
节点包含：节点内容、下一个节点内容(nextNode)、上一个节点内容(preNode)。
单向链表与双向链表的区别
LinkeList原理
LinkedList 和 ArrayList 一样，都实现了 List 接口，但其内部的数据结构有本质的不同。LinkedList 是基于链表实现的（通过名字也能区分开来），所以它的插入和删除操作比 ArrayList 更加高效。但也是由于其为基于链表的，所以随机访问的效率要比 ArrayList 差。
LinkeList源码分析
transient int size = 0;
/**
* Pointer to first node.
* Invariant: (first == null && last == null) ||
* (first.prev == null && first.item != null)
*/
transient Node<E> first;
/**
* Pointer to last node.
* Invariant: (first == null && last == null) ||
* (last.next == null && last.item != null)
*/
transient Node<E> last;
first作用：目的是为了查询，从哪里开始(first)到哪里结束(下标结束)
last作用： 目的是为了添加元素，因为添加元素要从尾部开始，除了指定添加元素的下标位置。
添加原理：在last节点后继续添加元素。
查询原理：默认从first开始进行next查询。
LinkedList数据结构原理
LinkedList底层的数据结构是基于双向循环链表的，且头结点中不存放数据,如下：
既然是双向链表，那么必定存在一种数据结构——我们可以称之为节点，节点实例保存业务数据，前一个节点的位置信息和后一个节点位置信息，如下图所示：
数组和链表结构对比
数组 是将元素在内存中连续存放，由于每个元素占用内存相同，可以通过下标迅速访问数组中任何元素。但是如果要在数组中增加一个元素，需要移动大量元素，在内存中空出一个元素的空间，然后将要增加的元素放在其中。同样的道理，如果想删除一个元素，同样需要移动大量元素去填掉被移动的元素。如果应用需要快速访问数据，很少插入和删除元素，就应该用数组。
链表 中的元素在内存中不是顺序存储的，而是通过存在元素中的指针联系到一起，每个结点包括两个部分：一个是存储 数据元素 的 数据域，另一个是存储下一个结点地址的 指针。
如果要访问链表中一个元素，需要从第一个元素开始，一直找到需要的元素位置。但是增加和删除一个元素对于链表数据结构就非常简单了，只要修改元素中的指针就可以了。如果应用需要经常插入和删除元素你就需要用链表。
内存存储区别
数组从栈中分配空间, 对于程序员方便快速,但自由度小。
链表从堆中分配空间, 自由度大但申请管理比较麻烦.
逻辑结构区别
数组必须事先定义固定的长度（元素个数），不能适应数据动态地增减的情况。当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费。
链表动态地进行存储分配，可以适应数据动态地增减的情况，且可以方便地插入、删除数据项。（数组中插入、删除数据项时，需要移动其它数据项）
总结
1、存取方式上，数组可以顺序存取或者随机存取，而链表只能顺序存取；
2、存储位置上，数组逻辑上相邻的元素在物理存储位置上也相邻，而链表不一定；
3、存储空间上，链表由于带有指针域，存储密度不如数组大；
4、按序号查找时，数组可以随机访问，时间复杂度为O(1)，而链表不支持随机访问，平均需要O(n)；
5、按值查找时，若数组无序，数组和链表时间复杂度均为O(1)，但是当数组有序时，可以采用折半查找将时间复杂度降为O(logn)；
6、插入和删除时，数组平均需要移动n/2个元素，而链表只需修改指针即可；
7、空间分配方面：
数组在静态存储分配情形下，存储元素数量受限制，动态存储分配情形下，虽然存储空间可以扩充，但需要移动大量元素，导致操作效率降低，而且如果内存中没有更大块连续存储空间将导致分配失败；
链表存储的节点空间只在需要的时候申请分配，只要内存中有空间就可以分配，操作比较灵活高效；
ArrayList查询速度快：可以通过下标查询，所以效率很高。
LinkedList查询速度慢：因为LinkedList底层使用的是链表结构，链表没有下标，查询数据的时候需要一个个遍历查询所以导致查询效率慢(从first-->last)。
