对于通过索引访问和更新元素，LinkedList实现的性能开销略大一点，因为访问任意一个索引都要求跨越多个节点。插入元素时除了有跨越多个节点的性能开销之外，还要有另外一个开销，即创建节点对象的开销。在优势方面，LinkedList实现的插入和删除操作没有其他开销，因此，插入-删除开销几乎完全依赖于插入-删除点离集合末尾的远近。
三、性能测试
这些类有许多不同的功能可以进行测试。LinkedList应用比较频繁，因为人们认为它在随机插入和删除操作时具有较好的性能。所以，下面我分析的重点将是插入操作的性能，即，构造集合。我测试并比较了LinkedList和ArrayList，因为这两者都是非同步的。
插入操作的速度主要由集合的大小和元素插入的位置决定。当插入点的位置在集合的两端和中间时，最差的插入性能和最好的插入性能都有机会出现。因此，我选择了三个插入位置(集合的开头、末尾和中间)，三种典型的集合大小：中等(100个元素)，大型(10,000个元素)，超大型(1,000,000个元素)。
在本文的测试中，我使用的是JAVA SDK 1.2.0和1.3.0系列的SUN JVM。此外，我还用HOTSPOT JVM 2.0进行了测试，这个版本可以在1.3.0 SDK找到。在下面的表格中，各个测量得到的时间都以其中一次SDK 1.2 VM上的测试时间(表格中显示为100%的单元)为基准显示。测试期间使用了默认的JVM配置，即启用了JIT编译，因此对于所有JVM，堆空间都必须进行扩展，以避免内存溢出错误。表格中记录的时间是多次测试的平均时间。为了避免垃圾收集的影响，在各次测试之间我强制进行了完全的内存清理(参见测试源代码了解详情)。磁盘监测确保磁盘分页不会在测试过程中出现(任何测试，如果它显示出严重的磁盘分页操作，则被丢弃)。所有显示出数秒应答时间的速度太慢的测试都重复进行，直至记录到一个明显合理的时间。 表1：构造一个中等大小的集合(100个元素)。括号中的数字针对预先确定大小的集合。
1.2 JVM1.3 JVMHotSpot 2.0 JVM
总是插入到ArrayList的开头100% (48.0%)184.9% (152.0%)108.0% (66.7%)
总是插入到LinkedList的开头135.5%109.1%85.3%
总是插入到ArrayList的中间130.0% (40.6%)187.4% (158.0%)84.7% (46.0%)
总是插入到LinkedList的中间174.0%135.0%102.3%
总是插入到ArrayList的末尾63.3% (20.7%)65.9% (25.0%)60.3% (29.3%)
总是插入到LinkedList的末尾106.7%86.3%80.3%
对于规模较小的集合，ArrayList和LinkedList的性能很接近。当元素插入到集合的末尾时，即追加元素时，ArrayList的性能出现了突变。然而，追加元素是ArrayList特别为其优化的一个操作：如果你只想要一个固定大小的静态集合，Java数组(例如Object[])比任何集合对象都具有更好的性能。除了追加操作，测量得到的时间数据差别不是很大，它们反映了各个JVM的优化程度，而不是其他什么东西。
例如，对于把元素插入到集合的开始位置来说(表1的前两行)，HotSpot 2.0 JVM加LinkedList具有最好的性能(85.3%)，处于第二位的是 1.2 JVM加ArrayList(100%)。这两个结果显示出，1.2中简单的JIT编译器在执行迭代和复制数组等简单的操作时具有很高的效率。在HotSpot中复杂的JVM加上优化的编译器能够改进复杂操作的性能，比如对象创建(创建LinkedList节点)，并能够利用代码内嵌(code-inlining)的优势。1.3 JVM的结果似乎显示出，在简单操作方面它的性能有着很大的不足，这一点很可能在以后的JVM版本中得到改进。
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