ArrayDeque（基于动态数组实现的循环队列 ）和 LinkedList（双向链表的队列） 性能比较

package com.tc.javabase.collection;

package com.tc.javabase.collection;


import java.util.ArrayDeque;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

/**
 * @Classname ArrayDequeCompareLinkedList
 * @Description 基于动态数组实现的循环队列 和 双向链表的队列  性能比较
 * ArrayDeque  compare with LinkedList
 * ArrayDeque 和  LinkedList 时间复杂度分析
 *                ArrayDeque    LinkedList
 * 入队操作：       O(1)          O(1)
 * 出队操作：       O(1)          O(1)
 * 查看队首元素：    O(1)          O(1)
 *
 *  猜测:  ArrayDeque 的底层是用动态数组来实现，会出现动态扩容和缩容的情况，虽然均摊到每次操作的
 *  时间复杂度仍然是O(1), 但性能比底层使用链表的队列性能低一点点
 *
 *  结果：
 *           n         ArrayDeque耗时   LinkedList耗时
 *           10w       0.0054            0.0067
 *           100w      0.0186            0.0271
 *           1000w     1.8155            4.3795
 *
 *  ArrayDeque的性能比LinkedList好 随着n的增加 耗时间隔越来越大
 *  原因:1.在每次新增元素的时候  链表都要创建一个node节点 分配内存时间大
 *
 *
 *
 * @Date 2020/7/21 19:48
 * @Created by zhangtianci
 */
public class ArrayDequeCompareLinkedList {
    private static Queue<Integer> linkedlistQueue = new LinkedList<Integer>();
    private static Queue<Integer> arrayQueue = new ArrayDeque<>();
    private static final int count = 1000000;   //测试1000w条数据的入队出队


    public static void main(String[] args) {
        double arrayQueueTime = arrayQueue();
        double linkedlistQueueTime = linkedlistQueue();

        System.out.println("linkedlistQueue 耗时：" + linkedlistQueueTime);
        System.out.println("arrayQueue 耗时：" + arrayQueueTime);
    }

    public static double linkedlistQueue(){
        long startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0;i < count;i++){
            linkedlistQueue.add(i);
        }
        for (int i = 0;i < linkedlistQueue.size();i++){
            linkedlistQueue.remove();
        }
        long endTime = System.nanoTime();
        return (endTime - startTime) / Math.pow(10,9);
    }

    public static double arrayQueue(){
        long startTime = System.nanoTime();
        for (int i = 0;i < count;i++){
            arrayQueue.add(i);
        }
        for (int i = 0;i < arrayQueue.size();i++){
            arrayQueue.remove();
        }
        long endTime = System.nanoTime();
        return (endTime - startTime) / Math.pow(10,9);
    }

}