[Java] 컬렉션(Collection) - List

📌 List란?

- java.util.List는 순서를 유지하면서 값을 저장하는 인터페이스

- 중복 허용 O, 인덱스로 값 접근 가능 (ex. list.get(0) )

- Collection의 자식 인터페이스 중 가장 자주 쓰이는 컬렉션

 

✅ List를 구현한 주요 클래스

클래스	구조	특징	실무 사용
ArrayList	배열 기반	검색 빠름 / 추가,삭제 느림	주로 사용
LinkedList	연결 리스트	중간 삽입/삭제 빠름 / 검색 느림	보통 Queue로 사용
Vector	배열 기반 + 동기화	느리고 무거움	❌ 사용 지양
Stack	Vector 기반 LIFO 구조	구식 스택	❌ Deque로 대체 권장

 

🛠️  List 선언 방법

import java.util.List;
import java.util.ArrayList;

List<String> list = new ArrayList<>();

//List 인터페이스 , ArrayList 구현체
//List가 부모라면 ArrayList 자식
//List로 선언하면 ArrayList, LinkedList 등 다양하게 선언 가능함( 다형성(polymorphism) )

• 보통 인터페이스 타입(List) 으로 선언하고, 구현체(ArrayList 등) 로 생성해서 사용함 → 확장성과 유연성 좋음

✨List / ArrayList  주요 메서드 

메서드	설명	예시	결과
add(E)	리스트 끝에 요소 추가	list.add("apple")	[apple]
add(index, E)	지정 위치에 요소 삽입	list.add(0, "banana")	[banana, apple]
get(index)	인덱스로 요소 조회	list.get(1)	apple
set(index, E)	인덱스의 요소 수정	list.set(1, "grape")	[banana, grape]
remove(index)	인덱스로 요소 제거	list.remove(0)	[grape]
remove(Object)	값으로 요소 제거	list.remove("grape")	[]
contains(Object)	해당 값이 있는지 확인	list.contains("melon")	true
indexOf(Object)	처음 나오는 인덱스 반환	list.indexOf("melon")	0
lastIndexOf(Object)	마지막 인덱스 반환	list.lastIndexOf("melon")	1
size()	요소 개수 반환	list.size()	2
isEmpty()	비어있는지 여부 확인	list.isEmpty()	false
clear()	전체 요소 삭제	list.clear()	[]
toArray()	Object[] 로 배열 반환	list.toArray()	[Object, Object, ...]
toArray(new String[0])	타입 지정 배열로 반환 (타입 안정성 확보)	list.toArray(new String[0])	["melon", "melon"]

 

✨ LinkedList 주요 메서드 

메서드	설명	예시	결과
addFirst(E)	list.addFirst("A")	[A]	앞에 요소 추가
addLast(E)	list.addLast("B")	[A, B]	뒤에 요소 추가
removeFirst()	list.removeFirst()	[B]	앞 요소 제거
removeLast()	list.removeLase()	[]	뒤 요소 제거
peekFirst()	list.peekFirst()	A (삭제 안함)	앞 요소 확인
peekLast()	list.peekLast()	B (삭제 안함)	뒤 요소 확인
pollFirst()	list.pollFirst()	A (삭제함)	앞 요소 꺼내고 제거
pollLast()	list.pollLast()	B (삭제함)	뒤 요소 꺼내고 제

 

✨ Deque 주요 메서드 

메소드	설명	예시	결과
offerFirst(E)	앞에 삽입 (큐 방식)	deque.offerFirst("X")	[X]
offerLast(E)	뒤에 삽입	deque.offerLast("Y")	[X, Y]
pollFirst()	앞 요소 꺼냄	deque.pollFirst()	X (삭제됨)
pollLast()	뒤 요소 꺼냄	deque.pollLast()	Y (삭제됨)
peekFirst()	앞 요소 확인	deque.peekFirst()	X
peekLast()	뒤 요소 확	deque.pookLast()	Y

 

📌 List 반복

// 일반 for문
for (int i=0; i < list.size(); i++) {
	System.out.println(list.get(i));
}

// 향상된 for문 (for-each)
for (String item : list) {
	System.out.println(item);
}

// Iterator 사용
Iterator<String> it = list.iterator();
while(it.hasNext()) {
	System.out.println(it.next());
}

 

📌 Vector vs Stack

- 같은 구조 기반에서 발전해온 흐름

 

✅ 흐름 요약

1. Vector (초창기 클래스)

- 배열 기반

- 동기화 O (멀티스레드 안전하지만 느림)

- 현재는 거의 안 씀

 

2. Stack (Vector의 자식 클래스)

- LIFO(Last In First Out) 구조

- push(), pop() 같은 메서드 추가

- 내부는 여전히 Vector 기반 (무거움)

 

📌 LinkedList의 Queue vs ArrayDeque의 Queue

항목	LinkedList의 Queue	ArrayDeque의 Queue
기능	Queue 인터페이스 완전 지원	Queue 인터페이스 완전 지원
내부 구조	노드 기반 연결 리스트	배열 기반 구조
쓰임새	Queue도 되고 List, Deque도 됨	Queue/Deque에 특화 - 성능 최적화
성능	조금 느림 (노드 따라가야 함)	빠름 (배열에서 바로 처리)
제약	null 사용 가능	null 저장하면 NullPointerException
메모리	노드 + 포인터 구조 → 더 무거움	배열 구조 → 더 가벼움

• 그냥 Queue 용도로만 쓸 거야 - ArrayDeque (가볍고 빠름!)
• Queue + List 기능도 같이 쓰고 싶어 - LinkedList (다기능!)
• null 값으 저장할 수도 있어 - LinkedList (ArrayDeque는 null 저장 안됨)

📌 Deque

- LIFO + FIFO 둘 다 가능 → 양방향 큐

- 빠르고 가벼움

- 대표 구현체: ArrayDeque, LinkedList

Deque<String> stack = new ArrayDeque<>();
stack.push("A"); // 맨 위에 추가
stack.pop(); // 맨 위에서 꺼냄

 

✅ ArrayList vs LinkedList vs Vector 성능 비교

연산	ArrayList	LinkedList	Vector
추가 (맨 끝)	빠름	보통	느림
추가 (중간)	느림	빠름	느림
삭제	느림	빠름	느림
검색	빠름	느림	보통
동기화	❌	❌	⭕ (느림)

 

• 검색이 많다 → ArrayList
• 중간 추가/삭제가 많다 → LinkedList
• Vector는 거의 사용 안함

👉 예시

1. ArrayList 예제 - 쇼핑몰 상품 목록

List<String> items = new ArrayList<>();
items.add("신발");
items.add("모자");
System.out.println(items.get(1)); //인덱스 접근이 빠름

- 읽기 빠름, 인덱스로 접근

- 중간에 삽입/삭제하면 느림(배열을 밀어야 하니까)

 

2. LinkedList 예제 - 채팅 메시지 관리

Queue<String> charQueue = new LinkedList<>();
chatQueue.offer("안녕!");
chatQueue.offer("뭐해?");
System.out.println(chatQueue.poll()); //먼저 들어온 메시지부터 처리

- 앞/중간/뒤 삽입, 삭제 빠름

- 인덱스 접근이 느림(찾아가야 해서)

 

3. Vector 예제 - 동시성 보장 로그 기록

List<String> logs = new Vector<>();
logs.add("사용자 로그인");
logs.add("결제 성공");
// 멀티스레드 환경에서도 안전하게 add 가능

 

💡 주로 언제 쓰면 좋을까

- 순서가 중요한 데이터를 저장할 때

- 중복된 값이 허용되는 경우

- 인덱스로 값에 빠르게 접근하고 싶을 때

 

✅ 실무 상황

상황	예시	이유
데이터 순서를 유지해야 할 때	상품 리스트, 주문 내역, 댓글 목록	정렬된 순서 그대로 보여줘야 함
중복 허용되는 항목 저장	장바구니, 최근 본 상품	같은 상품 여러 번 담을 수 있음
페이지 네이션 처리	게시판 10개씩 나눠서 보기	인덱스로 접근 (list.get(i)) 유리

 

✅ 코테 / 알고리즘

문제 유형	예시	이유
투 포인터, 슬라이딩 윈도우	부분합, 최대 길이 구간	빠른 인덱스 접근 가능 (get(i))
연속된 값 저장/순회	수열, 문자열 나누기	순서 유지하면서 순회 용이
정답 후보 모으기	조건 만족하는 값 저장	정렬된 형태로 결과 출력하기 좋음

 

✅ 웹 / 앱 개발

문제 유형	예시	이유
리스트 형태 UI 출력	뉴스 목록, 쇼핑몰 상품 리스트	데이터 순서 중요 + 중복 허용
Form 입력값 관리	체크박스, 선택된 태그들	선택된 순서대로 처리해야 함
비동기 처리 후 결과 수집	Ajax 응답 모음, 이벤트 로그 저장	응답 순서대로 기록됨

 

💡  ArrayList vs LinkedList vs Vector 주로 언제 쓰면 좋을까?

✅ 비교 요약

클래스	특징	쓰면 좋은 상황	예시
ArrayList	배열 기반, 인덱스로 빠르게 접근 가능	데이터를 자주 조회할 때 (읽기 위주)	게시판 목록, 상품 리스트
LinkedList	노드 기반, 중간 삽입/삭제 빠름	데이터를 자주 넣고 뺄 때 (변경 위주)	메신저 채팅 기록, 작업 리스트
Vector	ArrayList와 거의 같지만 동기화 처리됨(Thread-safe)	멀티스레드 환경에서 데이터 안전하게 처리할 때	동시성 고려한 로그 수집

 

✅ 상황별 추천 사용 시점

상황	추천 클래스	이유
일반적인 리스트 저장	ArrayList	가볍고 빠름, 정렬 순서 유지
중간에 자주 삽입/삭제되는 데이터	LinkedList	노드 연결 구조라 삽입/삭제 빠름
멀티스레드 환경에서 동시에 리스트 접근	Vector(또는 CopyOnWriteArrayList)	동기화 되어 있음, 하지만 거의 안씀

 

✅ 코딩테스트/알고리즘 사용 시점

문제 유형	추천 클래스	이유
투 포인터 / 순자 접근	ArrayList	인덱스로 빠르게 접근 가능
큐 / 스택 구조 문제	LinkedList	Queue, Deque 로 사용 가능
다중 쓰레드 문제 (거의 없음)	Vector(or concurrent 계열)	실전에서는 거의 등장 안함

 

✅ 앱/웹 개발 사용 시점

기능	추천 클래스	이유
리스트 UI (뉴스, 상품, 댓글)	ArrayList	순서 중요, 빠른 조회
실시간 작업 대기열	LinkedList	FIFO 구조로 Queue 활용
동시성 고려된 데이터 저장	Vector ❌ → CopyOnWriteArrayList 추천	Vector는 성능이 너무 낮음

 

✅ 결론

상황	추천
데이터 조회가 많고 변경이 거의 없음	ArrayList
중간 삽입/삭제가 자주 일어남	LinkedList
멀티스레드 환경	Vector (or Collections.synchronizedList)
FIFO 큐처럼 쓰고 싶다	Queue<String> q = new LinkedList<>();
양쪽에서 넣고 빼고 싶다	Deque<String> dq = new LinkedList<>();

ArrayList는 빠른 검색과 순차 저장에 유리해서, 일반적인 리스트 상황에서는 가장 많이 사용됨
LinkedList는 큐나 덱처럼 동작할 수 있어 중간 삽입/삭제나 스택/큐 구조 구현에 적합
Vector는 멀티스레드 환경에서 동기화를 지원하지만 지금은 거의 사용하지않고, CopyOnWriteArrayList 같은 클래를 추천함

 

💡인터페이스 vs 구현체

용어	의미	예
인터페이스	기능 설계도	Queue, List, Set, Map
구현체	설계도대로 실제 만든 클래스	LinkedList, ArrayList, HashSet, HashMap