ArrayList的时间复杂度分析

ArrayList的时间复杂度分析主要包括插入、删除和访问操作的时间复杂度。

对于插入和删除操作，如果是在数组的末尾进行操作，时间复杂度为O(1)，因为只需要将元素添加到数组的末尾或者从数组的末尾删除元素。然而，如果是在数组的中间进行插入或删除操作，需要将后面的元素向后移动或者向前移动，所以时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。

对于访问操作，由于ArrayList底层使用数组实现，可以直接通过索引访问数组中的元素，所以时间复杂度为O(1)。

另外，当ArrayList需要扩容时，会创建一个新的数组，并将原有数组中的元素拷贝到新数组中。根据引用中的介绍，ArrayList的扩容时间复杂度为O(n)，其中n是数组的长度。

综上所述，ArrayList的插入和删除操作的时间复杂度为O(n)，访问操作的时间复杂度为O(1)，扩容操作的时间复杂度为O(n)。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [算法 | Java中ArrayList扩容时时间复杂度是多少？](https://blog.csdn.net/BASK2311/article/details/128464628)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [[集合]ArrayList及LinkedList源码和时间复杂度](https://blog.csdn.net/weixin_39552097/article/details/120913160)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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