我们来思考这样一个案例：统计一个省的各科高考平均值，比如数学平均分是多少，语文平均分是多少等，这是每年招生办都会公布的数据，我们来想想看该算法应如何实现。当然使用数据库中的一个SQL语句就能求出平均值，不过这不再我们的考虑之列，这里还是使用纯Java的算法来解决之，看代码：
public static void main（Stringargs）{
//学生数量，80万
int stuNum=80*10000；
//List集合，记录所有学生的分数
List＜Integer＞scores=new ArrayList＜Integer＞（stuNum）；
//写入分数
for（int i=0；i＜stuNum；i++）{
scores.add（new Random（）.nextInt（150））；
}
//记录开始计算时间
long start=System.currentTimeMillis（）；
System.out.println（/"平均分是：/"+average（scores））；
System.out.println（/"执行时间：/"+（System.currentTimeMillis（）-start）+/"ms/"）；
}
//计算平均数
public static int average（List＜Integer＞list）{
int sum=0；
//遍历求和
for（int i：list）{
sum+=i；
}
//除以人数，计算平均值
return sum/list.size（）；
}
把80万名学生的成绩放到一个ArrayList数组中，然后通过foreach方式遍历求和，再计算平均值，程序非常简单，输出的结果是：
平均分是：74
执行时间：47ms
仅仅求一个算术平均值就花费了47毫秒，不要说考虑其他诸如加权平均值、补充平均值等算法，那花的时间肯定更长。我们仔细分析一下arverage方法，加号操作是最基本操作，没有什么可以优化的，剩下的就是一个遍历了，问题是List的遍历可以优化吗？
我们可以尝试一下，List的遍历还有另外一种方式，即通过下标方式来访问，代码如下：
//计算平均数
public static int average（List＜Integer＞list）{
int sum=0；
//遍历求和
for（int i=0，size=list.size（）；i＜size；i++）{
sum+=list.get（i）；
}
//除以人数，计算平均值
return sum/list.size（）；
}
不再使用foreach方式遍历列表，而是采用下标方式遍历，我们看看输出结果如何：
平均分是：74
执行时间：16ms
执行时间已经大幅度下降，性能提升了65%，这是一个飞速提升！那为什么我们使用下标方式遍历数组会有这么高的性能提升呢？
这是因为ArrayList数组实现了RandomAccess接口（随机存取接口），这也就标志着ArrayList是一个可以随机存取的列表。在Java中，RandomAccess和Cloneable、Serializable一样，都是标志性接口，不需要任何实现，只是用来表明其实现类具有某种特质的，实现了Cloneable表明可以被拷贝，实现了Serializable接口表明被序列化了，实现了RandomAccess则表明这个类可以随机存取，对我们的ArrayList来说也就标志着其数据元素之间没有关联，即两个位置相邻的元素之间没有相互依赖和索引关系，可以随机访问和存储。
我们知道，Java中的foreach语法是iterator（迭代器）的变形用法，也就是说上面的foreach与下面的代码等价：
for（Iterator＜Integer＞i=list.iterator（）；i.hasNext（）；）{
sum+=i.next（）；
}
那我们再想想什么是迭代器，迭代器是23个设计模式中的一种，“提供一种方法访问一个容器对象中的各个元素，同时又无须暴露该对象的内部细节”，也就是说对于ArrayList，需要先创建一个迭代器容器，然后屏蔽内部遍历细节，对外提供hasNext、next等方法。问题是ArrayList实现了RandomAccess接口，已表明元素之间本来没有关系，可是，为了使用迭代器就需要强制建立一种互相“知晓”的关系，比如上一个元素可以判断是否有下一个元素，以及下一个元素是什么等关系，这也就是通过foreach遍历耗时的原因。
Java为ArrayList类加上了RandomAccess接口，就是在告诉我们，“嘿，ArrayList是随机存取的，采用下标方式遍历列表速度会更快”，接着又有一个问题了：为什么不把RandomAccess加到所有的List实现类上呢？
那是因为有些List实现类不是随机存取的，而是有序存取的，比如LinkedList类，LinkedList也是一个列表，但它实现了双向链表，每个数据结点中都有三个数据项：前节点的引用（Previous Node）、本节点元素（Node Element）、后继节点的引用（Next Node），这是数据结构的基本知识，不多讲了，也就是说在LinkedList中的两个元素本来就是有关联的，我知道你的存在，你也知道我的存在。那大家想想看，元素之间已经有关联关系了，使用foreach也就是迭代器方式是不是效率更高呢？我们修改一下例子，代码如下：
public static void main（Stringargs）{
//学生数量，80万
int stuNum=80*10000；
//List集合，记录所有学生的分数
List＜Integer＞scores=new LinkedList＜Integer＞（）；
/*其他代码没有改变，不再赘述*/
}
public static int average（List＜Integer＞list）{
int sum=0；
//foreach遍历求和
for（int i：list）{
sum+=i；
}
//除以人数，计算平均值
return sum/list.size（）；
}
运行的结果如下：
平均分是：74
执行时间：16ms
确实如此，也是16毫秒，效率非常高。可能大家还想要测试一下下标方式（也就是采用get方法访问元素）遍历LinkedList元素的情况，其实不用测试，效率真的非常低，我们直接看源码：
public E get（int index）{
return entry（index）.element；
}
由entry方法查找指定下标的节点，然后返回其包含的元素，看entry方法：
private Entry＜E＞entry（int index）{
/*检查下标是否越界，代码不再拷贝*/
Entry＜E＞e=header；
if（index＜（size＞＞1））{
//如果下标小于中间值，则从头节点开始搜索
for（int i=0；i＜=index；i++）
e=e.next；
}else{
//如果下标大于等于中间值，则从尾节点反向遍历
for（int i=size；i＞index；i--）
e=e.previous；
}
return e；
}
看懂了吗？程序会先判断输入的下标与中间值（size右移一位，也就是除以2了）的关系，小于中间值则从头开始正向搜索，大于中间值则从尾节点反向搜索，想想看，每一次的get方法都是一个遍历，“性能”两字从何说起呢！
明白了随机存取列表和有序存取列表的区别，我们的average方法就必须重构了，以便实现不同的列表采用不同的遍历方式，代码如下：
public static int average（List＜Integer＞list）{
int sum=0；
if（list instanceof RandomAccess）{
//可以随机存取，则使用下标遍历
for（int i=0，size=list.size（）；i＜size；i++）{
sum+=list.get（i）；
}
}else{
//有序存取，使用foreach方式
for（int i：list）{
sum+=i；
}
}
//除以人数，计算平均值
return sum/list.size（）；
}
如此一来，列表的遍历就可以“以不变应万变”了，无论是随机存取列表还是有序列表，它都可以提供快速的遍历。
注意 列表遍历不是那么简单的，其中很有“学问”，适时选择最优的遍历方式，不要固化为一种。