【C#】ListとLinkedListの違いをわかりやすく比較！メリット・デメリットと使い分けポイント

List<T>は連続メモリの動的配列なのでランダムアクセスが速い一方、途中への挿入や削除では要素をずらすため時間がかかります。

LinkedList<T>は各ノードが前後を指す双方向リストで挿入削除はO(1)と軽量ですが、インデックスアクセスが遅くメモリも多めです。

要素の追加削除を頻繁に行うならLinkedList、アクセスや並び替えが中心ならListが適しています。

データ構造の基礎

List<T>の内部構造

動的配列のしくみ

List<T>は、内部的に動的配列として実装されています。

これは、要素を連続したメモリ領域に格納する配列をベースにしているため、インデックスを使った高速なランダムアクセスが可能です。

動的配列の特徴は、初期容量を持ち、要素が追加されて容量を超えると自動的にサイズを拡張する点にあります。

具体的には、List<T>は内部にT[]型の配列を持っており、要素はこの配列に順番に格納されます。

配列のインデックスを使うことで、任意の位置の要素に即座にアクセスできるため、アクセス速度はO(1)です。

ただし、配列は固定長のため、容量を超える要素を追加しようとすると、新しい大きな配列を確保し、既存の要素をコピーする必要があります。

この動作はコストが高いため、頻繁に容量を超える追加がある場合はパフォーマンスに影響が出ることがあります。

容量確保とリサイズの流れ

List<T>の容量は、内部配列のサイズで管理されています。

初期状態では小さな容量が割り当てられていますが、要素を追加して容量を超えると、以下のような流れでリサイズが行われます。

1. 新しい配列の確保

現在の容量の約2倍のサイズを持つ新しい配列が確保されます。

倍増することで、リサイズの頻度を減らし、パフォーマンスを向上させています。

2. 既存要素のコピー

古い配列の要素が新しい配列にコピーされます。

このコピー処理はO(n)の時間がかかります。

3. 参照の切り替え

内部の配列参照が新しい配列に切り替わり、古い配列はガベージコレクションの対象となります。

このリサイズ処理は、要素の追加時にのみ発生し、頻繁に起こるとパフォーマンスに影響します。

したがって、あらかじめList<T>の容量を予測してCapacityプロパティで設定しておくと、リサイズ回数を減らせます。

LinkedList<T>の内部構造

双方向ノードのレイアウト

LinkedList<T>は、双方向連結リストとして実装されています。

これは、各要素が「ノード」と呼ばれる単位で管理され、各ノードがデータ本体と前後のノードへの参照を持つ構造です。

具体的には、LinkedListNode<T>というクラスがあり、以下の3つの主要なメンバーを持っています。

• Value：ノードが保持するデータ本体
• Previous：前のノードへの参照(nullの場合は先頭ノード)
• Next：次のノードへの参照(nullの場合は末尾ノード)

この双方向リンクにより、リストの先頭から末尾、または末尾から先頭へと双方向に辿ることができます。

これが単方向リストと比べて柔軟な操作を可能にしています。

ノードリンクの更新処理

LinkedList<T>での挿入や削除は、ノードのリンク(PreviousとNextの参照)を更新することで行われます。

具体的な処理の流れは以下の通りです。

• 挿入時

新しいノードを挿入したい位置の前後ノードの参照を取得し、新ノードのPreviousとNextを設定します。

次に、前後ノードのNextとPreviousを新ノードに向けて更新します。

これにより、新ノードがリストに組み込まれます。

• 削除時

削除対象のノードの前後ノードの参照を取得し、前ノードのNextを削除ノードのNextに、後ノードのPreviousを削除ノードのPreviousに更新します。

これで削除ノードはリストから切り離されます。

このリンクの更新は、ノードの参照を直接操作するため、挿入や削除の操作はO(1)で高速に行えます。

ただし、特定の位置のノードを探すにはリストの先頭または末尾から順に辿る必要があり、アクセスはO(n)となります。

時間計算量とメモリ効率

操作別ビッグオー比較

アクセス

List<T>は内部的に動的配列を使っているため、インデックスを指定して要素に直接アクセスできます。

これにより、アクセスの時間計算量はO(1)となり、非常に高速です。

例えば、list[5]のように書くと、メモリ上の連続した位置にある要素に即座にアクセスできるため、処理が速くなります。

一方、LinkedList<T>はノードが連結された構造なので、特定のインデックスの要素にアクセスするには、先頭または末尾から順にノードを辿る必要があります。

これにより、アクセスの時間計算量は最悪の場合O(n)となり、ランダムアクセスには向いていません。

挿入

List<T>での挿入は、末尾への追加であれば平均的にO(1)で済みます。

ただし、配列の容量が足りない場合はリサイズが発生し、その際はO(n)の時間がかかります。

また、配列の途中に挿入する場合は、挿入位置以降の要素を後ろにずらす必要があるため、最悪でO(n)の時間がかかります。

LinkedList<T>は、ノードの参照を更新するだけで挿入が可能なため、挿入操作自体はO(1)で高速です。

ただし、挿入位置のノードを探す必要がある場合は、その探索にO(n)かかります。

もしノードの参照が既に分かっていれば、挿入は即座に行えます。

削除

List<T>での削除は、削除位置以降の要素を前に詰める必要があるため、最悪でO(n)の時間がかかります。

特に先頭や中間の要素を削除すると、後続の要素をすべて移動させる必要があるためコストが高くなります。

LinkedList<T>は、削除対象のノードの前後の参照を更新するだけで済むため、削除操作自体はO(1)で高速です。

ただし、削除するノードを探す必要がある場合はO(n)かかります。

ノードの参照が既に分かっていれば、即座に削除できます。

メモリ使用量の差異

参照オーバーヘッド

List<T>は要素を連続した配列に格納するため、メモリのオーバーヘッドは比較的少なく済みます。

配列の要素はデータ本体のみで構成されており、追加の参照やポインタは不要です。

一方、LinkedList<T>は各ノードがデータ本体に加えて、前後のノードへの参照PreviousとNextを持つため、1要素あたり2つの参照分のメモリオーバーヘッドが発生します。

これにより、同じ要素数でもLinkedList<T>の方がメモリ使用量が多くなります。

配列再確保のコスト

List<T>は容量が足りなくなると、新しい大きな配列を確保し、既存の要素をコピーする必要があります。

このコピー処理はO(n)の時間がかかり、メモリも一時的に2倍近く消費します。

特に大きなリストで頻繁にリサイズが発生すると、パフォーマンスとメモリ効率に悪影響を及ぼします。

LinkedList<T>はノードを個別に確保するため、容量の概念がなく、リサイズは発生しません。

そのため、要素追加時に大きなメモリコピーが発生することはありません。

ただし、ノードごとにメモリ割り当てが行われるため、メモリ断片化やGC負荷が増える可能性があります。

これらの違いを踏まえ、アクセス頻度や挿入・削除のパターン、メモリ使用量の制約に応じて適切なデータ構造を選ぶことが重要です。

典型的なユースケース

ランダムアクセス重視のシナリオ

ランダムアクセスが頻繁に求められる場合は、List<T>が最適です。

List<T>は内部的に動的配列を使っているため、インデックスを指定して即座に要素にアクセスできます。

例えば、ゲームのスコアボードやユーザーの一覧表示など、特定の位置のデータを素早く取得したい場面で効果的です。

以下は、List<T>でランダムアクセスを行う簡単な例です。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        List<string> players = new List<string> { "Alice", "Bob", "Charlie", "Diana" };
        // インデックス2のプレイヤー名を取得
        Console.WriteLine(players[2]); // Charlie
    }
}

Charlie

このように、List<T>はインデックスを使った高速なアクセスが可能なので、アクセス頻度が高い場合に適しています。

挿入・削除が頻発するシナリオ

頻繁に要素の挿入や削除が発生する場合は、LinkedList<T>が向いています。

特にリストの先頭や末尾、または中間での操作が多いときに効果を発揮します。

LinkedList<T>はノードの参照を更新するだけで挿入・削除ができるため、操作自体はO(1)で高速です。

例えば、チャットアプリのメッセージ履歴の管理や、リアルタイムで変化するタスクキューなど、動的に要素が増減する場面で使われます。

以下は、LinkedList<T>での挿入と削除の例です。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        LinkedList<int> numbers = new LinkedList<int>();
        numbers.AddLast(10);  // 末尾に追加
        numbers.AddLast(20);
        numbers.AddFirst(5);  // 先頭に追加
        // 20を削除
        numbers.Remove(20);
        foreach (var num in numbers)
        {
            Console.WriteLine(num);
        }
    }
}

5
10

このように、LinkedList<T>は挿入・削除が多い場合に効率的に動作します。

大規模データのストレージ効率

大規模なデータを扱う場合、メモリ効率も重要なポイントです。

List<T>は要素を連続した配列に格納するため、メモリの断片化が少なく効率的に使用できます。

さらに、キャッシュの局所性が高いため、CPUキャッシュの恩恵を受けやすく、高速な処理が期待できます。

一方、LinkedList<T>は各ノードがデータと2つの参照を持つため、同じ要素数でもList<T>より多くのメモリを消費します。

また、ノードがメモリ上に分散して配置されるため、キャッシュミスが増えやすくパフォーマンスが低下することがあります。

大規模データを扱う場合は、メモリ効率とパフォーマンスの観点からList<T>を優先的に検討するのが一般的です。

ただし、挿入・削除の頻度が非常に高い場合は、LinkedList<T>の利点を活かすこともあります。

このように、用途やデータの性質に応じて適切なデータ構造を選ぶことが重要です。

実装サンプルで学ぶ使い分け

List<T>の基本操作例

要素追加・挿入

List<T>では、要素の追加や挿入が簡単に行えます。

末尾への追加はAddメソッドを使い、任意の位置への挿入はInsertメソッドを使います。

Insertは指定したインデックスに要素を挿入し、それ以降の要素を後ろにずらします。

以下は、List<int>に要素を追加・挿入する例です。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        List<int> numbers = new List<int> { 1, 2, 3 };
        // 末尾に追加
        numbers.Add(4);
        // インデックス1に要素を挿入(2の前に99を挿入)
        numbers.Insert(1, 99);
        foreach (var num in numbers)
        {
            Console.Write(num + " ");
        }
    }
}

1 99 2 3 4

この例では、Addで4を末尾に追加し、Insertでインデックス1に99を挿入しています。

Insertによって元の要素が後ろにずれています。

検索と並べ替え

List<T>はContainsやIndexOfなどの検索メソッドを備えています。

また、Sortメソッドで要素を並べ替えることも簡単です。

Sortはデフォルトで昇順に並べ替えますが、カスタムの比較ロジックも指定可能です。

以下は、文字列のリストを検索し、並べ替える例です。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        List<string> fruits = new List<string> { "Banana", "Apple", "Cherry" };
        // "Apple"が含まれているかチェック
        bool hasApple = fruits.Contains("Apple");
        Console.WriteLine("Contains Apple: " + hasApple);
        // 並べ替え(昇順)
        fruits.Sort();
        foreach (var fruit in fruits)
        {
            Console.WriteLine(fruit);
        }
    }
}

Contains Apple: True
Apple
Banana
Cherry

このように、List<T>は検索や並べ替えが簡単に行え、データの管理に便利です。

LinkedList<T>の基本操作例

ノード追加・削除

LinkedList<T>では、ノード単位での操作が基本です。

AddFirstやAddLastで先頭や末尾にノードを追加し、RemoveやRemoveFirst、RemoveLastでノードを削除します。

特定のノードを指定して削除することも可能です。

以下は、LinkedList<int>でノードを追加・削除する例です。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        LinkedList<int> numbers = new LinkedList<int>();
        // 末尾に追加
        numbers.AddLast(10);
        numbers.AddLast(20);
        // 先頭に追加
        numbers.AddFirst(5);
        // 20を削除
        numbers.Remove(20);
        foreach (var num in numbers)
        {
            Console.Write(num + " ");
        }
    }
}

5 10

この例では、AddFirstとAddLastでノードを追加し、Removeで特定の値を持つノードを削除しています。

ノード参照の保持と再利用

LinkedList<T>の特徴は、ノードの参照を保持しておける点です。

これにより、特定のノードを直接操作でき、効率的に挿入や削除が行えます。

ノードの参照を使うことで、リストの中を探索する必要がなくなり、操作が高速になります。

以下は、ノードの参照を取得してから、そのノードの前に新しいノードを挿入する例です。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        LinkedList<string> animals = new LinkedList<string>();
        animals.AddLast("Cat");
        animals.AddLast("Dog");
        animals.AddLast("Elephant");
        // "Dog"のノードを取得
        LinkedListNode<string> dogNode = animals.Find("Dog");
        if (dogNode != null)
        {
            // "Dog"の前に"Bird"を挿入
            animals.AddBefore(dogNode, "Bird");
        }
        foreach (var animal in animals)
        {
            Console.WriteLine(animal);
        }
    }
}

Cat
Bird
Dog
Elephant

このように、ノードの参照を保持しておくことで、特定の位置に効率よく要素を追加したり削除したりできます。

LinkedList<T>の強みの一つです。

パフォーマンス検証フロー

ベンチマーク設計

測定対象メソッドの選定

パフォーマンス検証では、比較したい操作を明確にすることが重要です。

List<T>とLinkedList<T>の性能差を測る場合、主に以下のメソッドを対象にします。

• アクセス
  • List<T>：インデックスアクセス(例：list[i])
  • LinkedList<T>：ノードを順に辿るアクセス(例：foreachやFind)
• 挿入
  • 末尾への追加Add / AddLast
  • 中間位置への挿入Insert / AddBefore
• 削除
  • 末尾や先頭の削除RemoveAt / RemoveFirst / RemoveLast
  • 中間要素の削除Remove

これらの操作は、実際の利用シーンで頻繁に使われるため、性能差が顕著に現れやすいです。

測定対象を絞ることで、検証結果の解釈がしやすくなります。

入力量と反復回数の設定

ベンチマークの信頼性を高めるためには、適切な入力量と反復回数を設定します。

• 入力量

小規模(数百要素)から大規模(数十万要素)まで複数のサイズで測定し、スケーラビリティを確認します。

例えば、1,000、10,000、100,000の要素数で比較すると、データ構造の特性がより明確になります。

• 反復回数

各操作を複数回繰り返し実行し、平均値を取ることでノイズを減らします。

一般的には数千回から数万回の反復が推奨されますが、処理時間や環境に応じて調整してください。

• ウォームアップ

JITコンパイルやキャッシュの影響を考慮し、測定前に数回のウォームアップを行うことも重要です。

これらの設定により、安定した測定結果が得られ、実際のパフォーマンス傾向を正確に把握できます。

結果の読み取りポイント

ベンチマーク結果を評価する際は、以下のポイントに注目します。

• 操作ごとの時間差

アクセス、挿入、削除それぞれの操作でどちらのデータ構造が高速かを比較します。

特に中間位置での挿入・削除はLinkedList<T>が有利な場合が多いですが、実際の数値で確認します。

• スケーラビリティ

入力量が増加した際の処理時間の増え方を見ます。

List<T>はリサイズ時にコストがかかるため、大規模データでの挙動に注意が必要です。

• メモリ使用量とのトレードオフ

処理速度だけでなく、メモリ消費量も考慮します。

高速でもメモリを大量に消費する場合は、用途によっては不適切なことがあります。

• 環境依存の影響

実行環境(CPU、メモリ、OS)によって結果が変わることがあるため、複数環境での検証や再現性の確認が望ましいです。

これらのポイントを踏まえ、ベンチマーク結果を総合的に判断し、用途に最適なデータ構造を選択してください。

よくある落とし穴

不要なCopyToによる性能低下

List<T>やLinkedList<T>を使う際に、CopyToメソッドを不用意に多用するとパフォーマンスが大きく低下することがあります。

CopyToはコレクションの要素を別の配列にコピーする処理であり、要素数が多い場合はO(n)のコストがかかります。

例えば、ループ内で毎回CopyToを呼び出していると、毎回全要素のコピーが発生し、処理時間が膨れ上がります。

特に大規模データを扱う場合は注意が必要です。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        List<int> list = new List<int>();
        for (int i = 0; i < 100000; i++)
        {
            list.Add(i);
        }
        // ループ内で毎回CopyToを呼ぶ(非推奨)
        for (int j = 0; j < 1000; j++)
        {
            int[] array = new int[list.Count];
            list.CopyTo(array);
            // 何らかの処理
        }
    }
}

このようなコードは、CopyToの呼び出しが1000回発生し、毎回大量のデータコピーが行われるため、無駄な負荷がかかります。

必要な場合は、コピー回数を減らすか、参照を使うなど工夫しましょう。

イテレータ無効化例外

List<T>では、コレクションを列挙中に要素の追加や削除を行うと、InvalidOperationException(イテレータ無効化例外)が発生します。

これは、列挙中のコレクションの状態が変わることで、列挙の整合性が保てなくなるためです。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        List<int> list = new List<int> { 1, 2, 3, 4 };
        try
        {
            foreach (var item in list)
            {
                if (item == 2)
                {
                    list.Remove(item); // 例外が発生する操作
                }
            }
        }
        catch (InvalidOperationException ex)
        {
            Console.WriteLine("例外発生: " + ex.Message);
        }
    }
}

例外発生: コレクションが変更されたため、列挙操作は実行できません。

一方、LinkedList<T>の列挙中にノードの追加や削除を行っても、例外は発生しませんが、列挙の結果が予期せぬものになる可能性があります。

安全に操作するには、列挙中の変更は避けるか、変更対象の要素を別途収集してから処理する方法が推奨されます。

null値と参照型の扱い

List<T>とLinkedList<T>は、参照型の要素に対してnullを格納できますが、扱いに注意が必要です。

nullが含まれる場合、検索や比較処理で意図しない動作を招くことがあります。

例えば、List<string>にnullが含まれていると、ContainsやIndexOfでnullを検索することが可能ですが、nullと他の値の比較は特別扱いされるため、条件分岐でのチェック漏れが起こりやすいです。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        List<string> list = new List<string> { "apple", null, "banana" };
        Console.WriteLine(list.Contains(null)); // True
        foreach (var item in list)
        {
            if (item == null)
            {
                Console.WriteLine("nullが見つかりました");
            }
            else
            {
                Console.WriteLine(item);
            }
        }
    }
}

True
apple
nullが見つかりました
banana

また、値型の場合はNullable<T>を使わない限りnullは格納できません。

LinkedList<T>でも同様の挙動となるため、nullを扱う際は明示的にチェックを入れることが重要です。

特に、nullをキーにした辞書や検索処理では、nullの存在を考慮した実装を心がけましょう。

スレッドセーフティの考慮

List<T>の同期手法

lockによる排他制御

List<T>はスレッドセーフではないため、複数のスレッドから同時に読み書きするとデータ競合や不整合が発生します。

これを防ぐために、lock文を使った排他制御が一般的です。

lockを使うことで、特定のコードブロックを同時に一つのスレッドだけが実行できるように制御します。

以下は、List<int>への追加操作を複数スレッドで安全に行う例です。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
    static List<int> sharedList = new List<int>();
    static object lockObj = new object();
    static void AddItems()
    {
        for (int i = 0; i < 1000; i++)
        {
            lock (lockObj)
            {
                sharedList.Add(i);
            }
        }
    }
    static void Main()
    {
        Task t1 = Task.Run(() => AddItems());
        Task t2 = Task.Run(() => AddItems());
        Task.WaitAll(t1, t2);
        Console.WriteLine("要素数: " + sharedList.Count);
    }
}

要素数: 2000

この例では、lockObjを使ってAdd操作を排他制御しています。

これにより、複数スレッドからの同時アクセスでもリストの整合性が保たれます。

ただし、lockは処理の並列性を制限するため、パフォーマンスに影響を与えることがあります。

Concurrentコレクションへの置換

.NETにはスレッドセーフなコレクションが用意されており、List<T>の代わりにConcurrentBag<T>やConcurrentQueue<T>、ConcurrentDictionary<TKey, TValue>などを使う方法があります。

これらは内部で適切な同期処理が行われており、明示的なlockなしで安全に並行処理が可能です。

例えば、スレッド間で要素の追加と取得を行う場合はConcurrentBag<T>が便利です。

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
    static ConcurrentBag<int> concurrentBag = new ConcurrentBag<int>();
    static void AddItems()
    {
        for (int i = 0; i < 1000; i++)
        {
            concurrentBag.Add(i);
        }
    }
    static void Main()
    {
        Task t1 = Task.Run(() => AddItems());
        Task t2 = Task.Run(() => AddItems());
        Task.WaitAll(t1, t2);
        Console.WriteLine("要素数: " + concurrentBag.Count);
    }
}

要素数: 2000

ただし、ConcurrentBag<T>は順序を保証しないため、順序が重要な場合はConcurrentQueue<T>やConcurrentStack<T>を検討してください。

List<T>のような順序付きのスレッドセーフコレクションは標準では提供されていないため、用途に応じて設計が必要です。

LinkedList<T>の同期手法

ノード操作時の競合防止

LinkedList<T>もスレッドセーフではありません。

特にノードの追加や削除は複数の参照を更新するため、同時に操作されると状態が破壊される恐れがあります。

したがって、ノード操作時には排他制御が必須です。

lockを使ってノードの追加・削除処理を囲むことで、競合を防ぎます。

以下は、LinkedList<int>に対してスレッドセーフに要素を追加する例です。

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Threading.Tasks;
class Program
{
    static LinkedList<int> linkedList = new LinkedList<int>();
    static object lockObj = new object();
    static void AddItems()
    {
        for (int i = 0; i < 1000; i++)
        {
            lock (lockObj)
            {
                linkedList.AddLast(i);
            }
        }
    }
    static void Main()
    {
        Task t1 = Task.Run(() => AddItems());
        Task t2 = Task.Run(() => AddItems());
        Task.WaitAll(t1, t2);
        Console.WriteLine("要素数: " + linkedList.Count);
    }
}

要素数: 2000

このように、lockで囲むことでノードのリンク更新が安全に行われます。

複雑な操作や複数のメソッドをまたぐ場合は、ロックの範囲を適切に設定することが重要です。

読み取り専用ラッパー活用

読み取り専用の操作が多い場合は、LinkedList<T>の読み取り専用ラッパーを使う方法もあります。

System.Collections.ObjectModel.ReadOnlyCollection<T>のようなラッパーは、コレクションの変更を防ぎつつスレッド間で安全に共有できます。

ただし、LinkedList<T>には標準で読み取り専用ラッパーはありませんが、IEnumerable<T>として列挙することで読み取り専用のアクセスを提供できます。

読み取り専用にすることで、書き込みによる競合を防ぎ、スレッドセーフな読み取りが可能になります。

もし書き込みも必要な場合は、読み取り専用ラッパーとlockを組み合わせて使うか、独自にスレッドセーフなラッパークラスを実装することが検討されます。

まとめると、LinkedList<T>のスレッドセーフな利用には、ノード操作時の排他制御が基本であり、読み取り専用の場面ではラッパーやインターフェースを活用して安全性を高めることがポイントです。

使用上のヒント

バッファサイズの最適化

List<T>を使う際、初期バッファサイズ(容量)を適切に設定することはパフォーマンス向上に直結します。

List<T>は内部で動的配列を使っており、要素数が容量を超えると自動的に配列の再確保とコピーが発生します。

このリサイズ処理はコストが高いため、頻繁に発生すると処理速度が低下します。

初期容量を予測してList<T>のコンストラクタに渡すか、Capacityプロパティで事前に設定しておくと、リサイズ回数を減らせます。

例えば、1000件程度のデータを扱うことが分かっている場合は、以下のように初期容量を指定します。

List<int> numbers = new List<int>(1000);

これにより、最初から十分なバッファが確保され、追加時の再確保が抑えられます。

容量を大きくしすぎるとメモリの無駄遣いになるため、適切なサイズを見極めることが重要です。

ノードプールでGC圧を削減

LinkedList<T>は各要素がノードオブジェクトとしてヒープに割り当てられます。

大量のノードを頻繁に生成・破棄すると、ガベージコレクション(GC)の負荷が高まり、パフォーマンス低下の原因になります。

この問題を軽減するために、ノードの再利用を目的とした「ノードプール」を実装する方法があります。

ノードプールは使い終わったノードを破棄せずにプールに戻し、次回の挿入時に再利用する仕組みです。

これにより、GCの発生頻度を減らし、メモリ割り当てコストを抑えられます。

ノードプールの実装例は以下のようなイメージです。

• 使用済みノードをスタックやキューで管理
• 新規ノードが必要なときはプールから取得
• ノード削除時はプールに返却し、参照をクリア

ただし、ノードプールの管理は実装が複雑になるため、パフォーマンス要件が厳しい場合に検討してください。

順方向・逆方向反復の活用

LinkedList<T>は双方向連結リストであるため、順方向(先頭から末尾)だけでなく逆方向(末尾から先頭)にも効率的に反復できます。

これを活用することで、処理の柔軟性やパフォーマンスを向上させられます。

順方向の反復は通常のforeachやLinkedList<T>.FirstからNextを辿る方法で行います。

一方、逆方向の反復はLinkedList<T>.LastからPreviousを辿ることで実現します。

以下は逆方向に要素を列挙する例です。

using System;
using System.Collections.Generic;
class Program
{
    static void Main()
    {
        LinkedList<string> list = new LinkedList<string>();
        list.AddLast("A");
        list.AddLast("B");
        list.AddLast("C");
        // 逆方向に列挙
        for (var node = list.Last; node != null; node = node.Previous)
        {
            Console.WriteLine(node.Value);
        }
    }
}

C
B
A

逆方向反復は、例えばスタックのような後入れ先出し(LIFO)処理や、リストの末尾から特定の条件で検索する場合に便利です。

用途に応じて順方向・逆方向の反復を使い分けることで、効率的なデータ処理が可能になります。

.NETバージョン別の挙動差

.NET Frameworkにおける特徴

.NET Frameworkは長年にわたりWindows環境で広く使われてきたフレームワークであり、List<T>やLinkedList<T>の実装も安定しています。

ただし、内部実装やパフォーマンス面でいくつか特徴があります。

まず、List<T>の内部配列のリサイズ戦略は容量が足りなくなると約2倍に拡張されますが、.NET Frameworkの古いバージョンではこの拡張処理がやや保守的で、頻繁にリサイズが発生するケースがありました。

これにより、大量の要素を追加する際にパフォーマンスが低下することがあります。

また、LinkedList<T>はノードの割り当てや参照の管理が比較的シンプルで、GC(ガベージコレクション)への影響が大きい場合があります。

特に大量のノードを頻繁に追加・削除するシナリオでは、GCの負荷がパフォーマンスに影響を与えやすいです。

さらに、.NET Frameworkではスレッドセーフなコレクションが限定的であり、List<T>やLinkedList<T>をマルチスレッド環境で使う場合は明示的な同期処理が必須でした。

これにより、開発者が同期の実装に注意を払う必要がありました。

.NET Coreと.NET 5以降の最適化

.NET Coreおよび.NET 5以降では、パフォーマンスとメモリ効率の向上が大きく進んでいます。

List<T>やLinkedList<T>の内部実装も最適化され、より高速かつ効率的に動作するようになりました。

List<T>のリサイズ戦略はより洗練されており、容量の拡張時に無駄な再確保やコピーを減らす工夫がされています。

これにより、大量データの追加時でもパフォーマンスが安定しやすくなっています。

また、LinkedList<T>に関しても、ノードの割り当てや参照管理が改善され、GCの負荷を軽減するための最適化が施されています。

これにより、大量のノード操作が発生するシナリオでもパフォーマンスが向上しています。

さらに、.NET Core以降はSystem.Collections.Concurrent名前空間の充実により、スレッドセーフなコレクションが豊富に提供されています。

これにより、List<T>やLinkedList<T>の代わりに用途に応じたスレッドセーフコレクションを選択しやすくなりました。

加えて、JITコンパイラの最適化やランタイムの改善により、全体的な処理速度が向上しているため、最新の.NET環境ではこれらのコレクションをより効率的に利用できます。

このように、.NET Coreおよび.NET 5以降は、List<T>やLinkedList<T>の性能と使い勝手が大幅に改善されており、最新の環境での開発を推奨します。

まとめ

List<T>とLinkedList<T>は内部構造や性能特性が異なり、用途に応じて使い分けることが重要です。

List<T>は高速なランダムアクセスやメモリ効率に優れ、大規模データや検索・並べ替えに適しています。

一方、LinkedList<T>は頻繁な挿入・削除や双方向の柔軟な操作に強みがあります。

パフォーマンスやメモリ使用量、スレッドセーフティの観点からも違いがあり、.NETのバージョンによって最適化状況も変わるため、開発環境や要件に合わせて最適なコレクションを選択しましょう。