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LinkedList与ArrayList一样实现List接口，只是ArrayList是List接口的大小可变数组的实现，LinkedList是List接口链表的实现。基于链表实现的方式使得LinkedList在插入和删除时更优于ArrayList，而随机访问则比ArrayList逊色些。
LinkedList实现所有可选的列表操作，并允许所有的元素包括null。
除了实现 List 接口外，LinkedList 类还为在列表的开头及结尾 get、remove 和 insert 元素提供了统一的命名方法。这些操作允许将链接列表用作堆栈、队列或双端队列。
此类实现 Deque 接口，为 add、poll 提供先进先出队列操作，以及其他堆栈和双端队列操作。
所有操作都是按照双重链接列表的需要执行的。在列表中编索引的操作将从开头或结尾遍历列表（从靠近指定索引的一端）。
同时，与ArrayList一样此实现不是同步的。
（以上摘自JDK 6.0 API）。
首先我们先看LinkedList的定义：
public class LinkedList<E>
extends AbstractSequentialList<E>
implements List<E>, Deque<E>, Cloneable, java.io.Serializable
从这段代码中我们可以清晰地看出LinkedList继承AbstractSequentialList，实现List、Deque、Cloneable、Serializable。其中AbstractSequentialList提供了 List 接口的骨干实现，从而最大限度地减少了实现受“连续访问”数据存储（如链接列表）支持的此接口所需的工作,从而以减少实现List接口的复杂度。Deque一个线性 collection，支持在两端插入和移除元素，定义了双端队列的操作。
在LinkedList中提供了两个基本属性size、header。
private transient Entry<E> header = new Entry<E>(null, null, null);
private transient int size = 0;
//其中size表示的LinkedList的大小，header表示链表的表头，Entry为节点对象。
private static class Entry<E> {
E element; //元素节点
Entry<E> next; //下一个元素
Entry<E> previous; //上一个元素
Entry(E element, Entry<E> next, Entry<E> previous) {
this.element = element;
this.next = next;
this.previous = previous;
}
}
上面为Entry对象的源代码，Entry为LinkedList的内部类，它定义了存储的元素。该元素的前一个元素、后一个元素，这是典型的双向链表定义方式。
LinkedList提供了两个构造方法：LinkedList()和LinkedList(Collection<? extends E> c)。
/**
* 构造一个空列表。
*/
public LinkedList() {
header.next = header.previous = header;
}
/**
* 构造一个包含指定 collection 中的元素的列表，这些元素按其 collection 的迭代器返回的顺序排列。
*/
public LinkedList(Collection<? extends E> c) {
this();
addAll(c);
}
LinkedList()构造一个空列表。里面没有任何元素，仅仅只是将header节点的前一个元素、后一个元素都指向自身。
LinkedList(Collection<? extends E> c)： 构造一个包含指定 collection 中的元素的列表，这些元素按其 collection 的迭代器返回的顺序排列。该构造函数首先会调用LinkedList()，构造一个空列表，然后调用了addAll()方法将Collection中的所有元素添加到列表中。以下是addAll()的源代码：
/**
* 添加指定 collection 中的所有元素到此列表的结尾，顺序是指定 collection 的迭代器返回这些元素的顺序。
*/
public boolean addAll(Collection<? extends E> c) {
return addAll(size, c);
}
/**
* 将指定 collection 中的所有元素从指定位置开始插入此列表。其中index表示在其中插入指定collection中第一个元素的索引
*/
public boolean addAll(int index, Collection<? extends E> c) {
//若插入的位置小于0或者大于链表长度，则抛出IndexOutOfBoundsException异常
if (index < 0 || index > size)
throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + index + ", Size: " + size);
Object[] a = c.toArray();
int numNew = a.length; //插入元素的个数
//若插入的元素为空，则返回false
if (numNew == 0)
return false;
//modCount:在AbstractList中定义的，表示从结构上修改列表的次数
modCount++;
//获取插入位置的节点，若插入的位置在size处，则是头节点，否则获取index位置处的节点
Entry<E> successor = (index == size ? header : entry(index));
//插入位置的前一个节点，在插入过程中需要修改该节点的next引用：指向插入的节点元素
Entry<E> predecessor = successor.previous;
//执行插入动作
for (int i = 0; i < numNew; i++) {
//构造一个节点e，这里已经执行了插入节点动作同时修改了相邻节点的指向引用
//
Entry<E> e = new Entry<E>((E) a[i], successor, predecessor);
//将插入位置前一个节点的下一个元素引用指向当前元素
predecessor.next = e;
//修改插入位置的前一个节点，这样做的目的是将插入位置右移一位，保证后续的元素是插在该元素的后面，确保这些元素的顺序
predecessor = e;
}
successor.previous = predecessor;
//修改容量大小
size += numNew;
return true;
}
在addAll()方法中，涉及到了两个方法，一个是entry(int index)，该方法为LinkedList的私有方法，主要是用来查找index位置的节点元素。
/**
* 返回指定位置(若存在)的节点元素
*/
private Entry<E> entry(int index) {
if (index < 0 || index >= size)
throw new IndexOutOfBoundsException("Index: " + index + ", Size: "
+ size);
//头部节点
Entry<E> e = header;
//判断遍历的方向
if (index < (size >> 1)) {
for (int i = 0; i <= index; i++)
e = e.next;
} else {
for (int i = size; i > index; i--)
e = e.previous;
}
return e;
}
从该方法有两个遍历方向中我们也可以看出LinkedList是双向链表，这也是在构造方法中为什么需要将header的前、后节点均指向自己。
如果对数据结构有点了解，对上面所涉及的内容应该问题，我们只需要清楚一点：LinkedList是双向链表，其余都迎刃而解。
由于篇幅有限，下面将就LinkedList中几个常用的方法进行源码分析。
add(E e): 将指定元素添加到此列表的结尾。
public boolean add(E e) {
addBefore(e, header);
return true;
}
//该方法调用addBefore方法，然后直接返回true，对于addBefore()而已，它为LinkedList的私有方法。
private Entry<E> addBefore(E e, Entry<E> entry) {
//利用Entry构造函数构建一个新节点 newEntry，
Entry<E> newEntry = new Entry<E>(e, entry, entry.previous);
//修改newEntry的前后节点的引用，确保其链表的引用关系是正确的
newEntry.previous.next = newEntry;
newEntry.next.previous = newEntry;
//容量+1
size++;
//修改次数+1
modCount++;
return newEntry;
}
在addBefore方法中无非就是做了这件事：构建一个新节点newEntry，然后修改其前后的引用。
LinkedList还提供了其他的增加方法：
add(int index, E element)：在此列表中指定的位置插入指定的元素。
addAll(Collection<? extends E> c)：添加指定 collection 中的所有元素到此列表的结尾，顺序是指定 collection 的迭代器返回这些元素的顺序。
addAll(int index, Collection<? extends E> c)：将指定 collection 中的所有元素从指定位置开始插入此列表。
AddFirst(E e): 将指定元素插入此列表的开头。
addLast(E e): 将指定元素添加到此列表的结尾。
remove(Object o)：从此列表中移除首次出现的指定元素（如果存在）。该方法的源代码如下：
public boolean remove(Object o) {
if (o==null) {
for (Entry<E> e = header.next; e != header; e = e.next) {
if (e.element==null) {
remove(e);
return true;
}
}
} else {
for (Entry<E> e = header.next; e != header; e = e.next) {
if (o.equals(e.element)) {
remove(e);
return true;
}
}
}
return false;
}
该方法首先会判断移除的元素是否为null，然后迭代这个链表找到该元素节点，最后调用remove(Entry e)，remove(Entry e)为私有方法，是LinkedList中所有移除方法的基础方法，如下：
private E remove(Entry<E> e) {
if (e == header)
throw new NoSuchElementException();
//保留被移除的元素：要返回
E result = e.element;
//将该节点的前一节点的next指向该节点后节点
e.previous.next = e.next;
//将该节点的后一节点的previous指向该节点的前节点
//这两步就可以将该节点从链表从除去：在该链表中是无法遍历到该节点的
e.next.previous = e.previous;
//将该节点归空
e.next = e.previous = null;
e.element = null;
size--;
modCount++;
return result;
}
其他的移除方法：
clear()： 从此列表中移除所有元素。
remove()：获取并移除此列表的头（第一个元素）。
remove(int index)：移除此列表中指定位置处的元素。
remove(Objec o)：从此列表中移除首次出现的指定元素（如果存在）。
removeFirst()：移除并返回此列表的第一个元素。
removeFirstOccurrence(Object o)：从此列表中移除第一次出现的指定元素（从头部到尾部遍历列表时）。
removeLast()：移除并返回此列表的最后一个元素。
removeLastOccurrence(Object o)：从此列表中移除最后一次出现的指定元素（从头部到尾部遍历列表时）。
对于查找方法的源码就没有什么好介绍了，无非就是迭代，比对，然后就是返回当前值。
get(int index)：返回此列表中指定位置处的元素。
getFirst()：返回此列表的第一个元素。
getLast()：返回此列表的最后一个元素。
indexOf(Object o)：返回此列表中首次出现的指定元素的索引，如果此列表中不包含该元素，则返回 -1。
lastIndexOf(Object o)：返回此列表中最后出现的指定元素的索引，如果此列表中不包含该元素，则返回 -1。
Queue接口定义了队列数据结构，元素是有序的(按插入顺序)，先进先出。Queue接口相关的部分UML类图如下：
DeQueue(Double-ended queue)为接口，继承了Queue接口，创建双向队列，灵活性更强，可以前向或后向迭代，在队头队尾均可心插入或删除元素。它的两个主要实现类是ArrayDeque和LinkedList。
public ArrayDeque() {
// 默认容量为16
elements = new Object[16];
}
public ArrayDeque(int numElements) {
// 指定容量的构造函数
allocateElements(numElements);
}
private void allocateElements(int numElements) {
int initialCapacity = MIN_INITIAL_CAPACITY;// 最小容量为8
// Find the best power of two to hold elements.
// Tests "<=" because arrays aren't kept full.
// 如果要分配的容量大于等于8，扩大成2的幂（是为了维护头、尾下标值）；否则使用最小容量8
if (numElements >= initialCapacity) {
initialCapacity = numElements;
initialCapacity |= (initialCapacity >>> 1);
initialCapacity |= (initialCapacity >>> 2);
initialCapacity |= (initialCapacity >>> 4);
initialCapacity |= (initialCapacity >>> 8);
initialCapacity |= (initialCapacity >>> 16);
initialCapacity++;
if (initialCapacity < 0) // Too many elements, must back off
initialCapacity >>>= 1;// Good luck allocating 2 ^ 30 elements
}
elements = new Object[initialCapacity];
}
add(E e) 调用 addLast(E e) 方法：
public void addLast(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException("e == null");
elements[tail] = e; // 根据尾索引，添加到尾端
// 尾索引+1，并与数组（length - 1）进行取‘&’运算，因为length是2的幂，所以（length-1）转换为2进制全是1，
// 所以如果尾索引值 tail 小于等于（length - 1），那么‘&’运算后仍为 tail 本身；如果刚好比（length - 1）大1时，
// ‘&’运算后 tail 便为0（即回到了数组初始位置）。正是通过与（length - 1）进行取‘&’运算来实现数组的双向循环。
// 如果尾索引和头索引重合了，说明数组满了，进行扩容。
if ((tail = (tail + 1) & (elements.length - 1)) == head)
doubleCapacity();// 扩容为原来的2倍
}
addFirst(E e) 的实现：
public void addFirst(E e) {
if (e == null)
throw new NullPointerException("e == null");
// 此处如果head为0，则-1（1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111 1111）与（length - 1）进行取‘&’运算，结果必然是（length - 1），即回到了数组的尾部。
elements[head = (head - 1) & (elements.length - 1)] = e;
// 如果尾索引和头索引重合了，说明数组满了，进行扩容
if (head == tail)
doubleCapacity();
}
remove()方法最终都会调对应的poll()方法：
public E poll() {
return pollFirst();
}
public E pollFirst() {
int h = head;
@SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[h];
// Element is null if deque empty
if (result == null)
return null;
elements[h] = null; // Must null out slot
// 头索引 + 1
head = (h + 1) & (elements.length - 1);
return result;
}
public E pollLast() {
// 尾索引 - 1
int t = (tail - 1) & (elements.length - 1);
@SuppressWarnings("unchecked") E result = (E) elements[t];
if (result == null)
return null;
elements[t] = null;
tail = t;
return result;
}
优先队列跟普通的队列不一样，普通队列是一种遵循FIFO规则的队列，拿数据的时候按照加入队列的顺序拿取。 而优先队列每次拿数据的时候都会拿出优先级最高的数据。
优先队列内部维护着一个堆，每次取数据的时候都从堆顶拿数据（堆顶的优先级最高），这就是优先队列的原理。
public boolean add(E e) {
return offer(e); // add方法内部调用offer方法
}
public boolean offer(E e) {
if (e == null) // 元素为空的话，抛出NullPointerException异常
throw new NullPointerException();
modCount++;
int i = size;
if (i >= queue.length) // 如果当前用堆表示的数组已经满了，调用grow方法扩容
grow(i + 1); // 扩容
size = i + 1; // 元素个数+1
if (i == 0) // 堆还没有元素的情况
queue[0] = e; // 直接给堆顶赋值元素
else // 堆中已有元素的情况
siftUp(i, e); // 重新调整堆，从下往上调整，因为新增元素是加到最后一个叶子节点
return true;
}
private void siftUp(int k, E x) {
if (comparator != null) // 比较器存在的情况下
siftUpUsingComparator(k, x); // 使用比较器调整
else // 比较器不存在的情况下
siftUpComparable(k, x); // 使用元素自身的比较器调整
}
private void siftUpUsingComparator(int k, E x) {
while (k > 0) { // 一直循环直到父节点还存在
int parent = (k - 1) >>> 1; // 找到父节点索引，等同于（k - 1）/ 2
Object e = queue[parent]; // 获得父节点元素
// 新元素与父元素进行比较，如果满足比较器结果，直接跳出，否则进行调整
if (comparator.compare(x, (E) e) >= 0)
break;
queue[k] = e; // 进行调整，新位置的元素变成了父元素
k = parent; // 新位置索引变成父元素索引，进行递归操作
}
queue[k] = x; // 新添加的元素添加到堆中
}
public E poll() {
if (size == 0)
return null;
int s = --size; // 元素个数-1
modCount++;
E result = (E) queue[0]; // 得到堆顶元素
E x = (E) queue[s]; // 最后一个叶子节点
queue[s] = null; // 最后1个叶子节点置空
if (s != 0)
siftDown(0, x); // 从上往下调整，因为删除元素是删除堆顶的元素
return result;
}
private void siftDown(int k, E x) {
if (comparator != null) // 比较器存在的情况下
siftDownUsingComparator(k, x); // 使用比较器调整
else // 比较器不存在的情况下
siftDownComparable(k, x); // 使用元素自身的比较器调整
}
private void siftDownUsingComparator(int k, E x) {
int half = size >>> 1; // 只需循环节点个数的一般即可
while (k < half) {
int child = (k << 1) + 1; // 得到父节点的左子节点索引，即（k * 2）+ 1
Object c = queue[child]; // 得到左子元素
int right = child + 1; // 得到父节点的右子节点索引
if (right < size &&
comparator.compare((E) c, (E) queue[right]) > 0) // 左子节点跟右子节点比较，取更大的值
c = queue[child = right];
if (comparator.compare(x, (E) c) <= 0) // 然后这个更大的值跟最后一个叶子节点比较
break;
queue[k] = c; // 新位置使用更大的值
k = child; // 新位置索引变成子元素索引，进行递归操作
}
queue[k] = x; // 最后一个叶子节点添加到合适的位置
}
public boolean remove(Object o) {
int i = indexOf(o); // 找到数据对应的索引
if (i == -1) // 不存在的话返回false
return false;
else { // 存在的话调用removeAt方法，返回true
removeAt(i);
return true;
}
}
private E removeAt(int i) {
modCount++;
int s = --size; // 元素个数-1
if (s == i) // 如果是删除最后一个叶子节点
queue[i] = null; // 直接置空，删除即可，堆还是保持特质，不需要调整
else { // 如果是删除的不是最后一个叶子节点
E moved = (E) queue[s]; // 获得最后1个叶子节点元素
queue[s] = null; // 最后1个叶子节点置空
siftDown(i, moved); // 从上往下调整
if (queue[i] == moved) { // 如果从上往下调整完毕之后发现元素位置没变，从下往上调整
siftUp(i, moved); // 从下往上调整
if (queue[i] != moved)
return moved;
}
}
return null;
}
先执行 siftDown() 下滤过程：
再执行 siftUp() 上滤过程：
1、jdk内置的优先队列PriorityQueue内部使用一个堆维护数据，每当有数据add进来或者poll出去的时候会对堆做从下往上的调整和从上往下的调整。
2、PriorityQueue不是一个线程安全的类，如果要在多线程环境下使用，可以使用 PriorityBlockingQueue 这个优先阻塞队列。其中add、poll、remove方法都使用 ReentrantLock 锁来保持同步，take() 方法中如果元素为空，则会一直保持阻塞。
https://www.jianshu.com/p/0e84b8d3606c
https://blog.csdn.net/Faker_Wang/article/details/80923155
https://blog.csdn.net/m0_37869177/article/details/88847569
https://www.iteye.com/blog/shmilyaw-hotmail-com-1825171
https://blog.csdn.net/weixin_36378917/article/details/81812210