我們來思考這樣一個案例：統計一個省的各科高考平均值，比如數學平均分是多少，語文平均分是多少等，這是每年招生辦都會公佈的數據，我們來想想看該算法應如何實現。當然使用數據庫中的一個SQL語句就能求出平均值，不過這不再我們的考慮之列，這裡還是使用純Java的算法來解決之，看代碼：
public static void main（Stringargs）{
//學生數量，80萬
int stuNum=80*10000；
//List集合，記錄所有學生的分數
List＜Integer＞scores=new ArrayList＜Integer＞（stuNum）；
//寫入分數
for（int i=0；i＜stuNum；i++）{
scores.add（new Random（）.nextInt（150））；
}
//記錄開始計算時間
long start=System.currentTimeMillis（）；
System.out.println（\"平均分是：\"+average（scores））；
System.out.println（\"執行時間：\"+（System.currentTimeMillis（）-start）+\"ms\"）；
}
//計算平均數
public static int average（List＜Integer＞list）{
int sum=0；
//遍歷求和
for（int i：list）{
sum+=i；
}
//除以人數，計算平均值
return sum/list.size（）；
}
把80萬名學生的成績放到一個ArrayList數組中，然後通過foreach方式遍歷求和，再計算平均值，程序非常簡單，輸出的結果是：
平均分是：74
執行時間：47ms
僅僅求一個算術平均值就花費了47毫秒，不要說考慮其他諸如加權平均值、補充平均值等算法，那花的時間肯定更長。我們仔細分析一下arverage方法，加號操作是最基本操作，沒有什麼可以優化的，剩下的就是一個遍歷了，問題是List的遍歷可以優化嗎？
我們可以嘗試一下，List的遍歷還有另外一種方式，即通過下標方式來訪問，代碼如下：
//計算平均數
public static int average（List＜Integer＞list）{
int sum=0；
//遍歷求和
for（int i=0，size=list.size（）；i＜size；i++）{
sum+=list.get（i）；
}
//除以人數，計算平均值
return sum/list.size（）；
}
不再使用foreach方式遍歷列表，而是採用下標方式遍歷，我們看看輸出結果如何：
平均分是：74
執行時間：16ms
執行時間已經大幅度下降，性能提升了65%，這是一個飛速提升！那為什麼我們使用下標方式遍歷數組會有這麼高的性能提升呢？
這是因為ArrayList數組實現了RandomAccess接口（隨機存取接口），這也就標誌著ArrayList是一個可以隨機存取的列表。在Java中，RandomAccess和Cloneable、Serializable一樣，都是標誌性接口，不需要任何實現，只是用來表明其實現類具有某種特質的，實現了Cloneable表明可以被拷貝，實現了Serializable接口表明被序列化了，實現了RandomAccess則表明這個類可以隨機存取，對我們的ArrayList來說也就標誌著其數據元素之間沒有關聯，即兩個位置相鄰的元素之間沒有相互依賴和索引關係，可以隨機訪問和存儲。
我們知道，Java中的foreach語法是iterator（迭代器）的變形用法，也就是說上面的foreach與下面的代碼等價：
for（Iterator＜Integer＞i=list.iterator（）；i.hasNext（）；）{
sum+=i.next（）；
}
那我們再想想什麼是迭代器，迭代器是23個設計模式中的一種，「提供一種方法訪問一個容器對像中的各個元素，同時又無須暴露該對象的內部細節」，也就是說對於ArrayList，需要先創建一個迭代器容器，然後屏蔽內部遍歷細節，對外提供hasNext、next等方法。問題是ArrayList實現了RandomAccess接口，已表明元素之間本來沒有關係，可是，為了使用迭代器就需要強制建立一種互相「知曉」的關係，比如上一個元素可以判斷是否有下一個元素，以及下一個元素是什麼等關係，這也就是通過foreach遍歷耗時的原因。
Java為ArrayList類加上了RandomAccess接口，就是在告訴我們，「嘿，ArrayList是隨機存取的，採用下標方式遍歷列表速度會更快」，接著又有一個問題了：為什麼不把RandomAccess加到所有的List實現類上呢？
那是因為有些List實現類不是隨機存取的，而是有序存取的，比如LinkedList類，LinkedList也是一個列表，但它實現了雙向鏈表，每個數據結點中都有三個數據項：前節點的引用（Previous Node）、本節點元素（Node Element）、後繼節點的引用（Next Node），這是數據結構的基本知識，不多講了，也就是說在LinkedList中的兩個元素本來就是有關聯的，我知道你的存在，你也知道我的存在。那大家想想看，元素之間已經有關聯關係了，使用foreach也就是迭代器方式是不是效率更高呢？我們修改一下例子，代碼如下：
public static void main（Stringargs）{
//學生數量，80萬
int stuNum=80*10000；
//List集合，記錄所有學生的分數
List＜Integer＞scores=new LinkedList＜Integer＞（）；
/*其他代碼沒有改變，不再贅述*/
}
public static int average（List＜Integer＞list）{
int sum=0；
//foreach遍歷求和
for（int i：list）{
sum+=i；
}
//除以人數，計算平均值
return sum/list.size（）；
}
運行的結果如下：
平均分是：74
執行時間：16ms
確實如此，也是16毫秒，效率非常高。可能大家還想要測試一下下標方式（也就是採用get方法訪問元素）遍歷LinkedList元素的情況，其實不用測試，效率真的非常低，我們直接看源碼：
public E get（int index）{
return entry（index）.element；
}
由entry方法查找指定下標的節點，然後返回其包含的元素，看entry方法：
private Entry＜E＞entry（int index）{
/*檢查下標是否越界，代碼不再拷貝*/
Entry＜E＞e=header；
if（index＜（size＞＞1））{
//如果下標小於中間值，則從頭節點開始搜索
for（int i=0；i＜=index；i++）
e=e.next；
}else{
//如果下標大於等於中間值，則從尾節點反向遍歷
for（int i=size；i＞index；i--）
e=e.previous；
}
return e；
}
看懂了嗎？程序會先判斷輸入的下標與中間值（size右移一位，也就是除以2了）的關係，小於中間值則從頭開始正向搜索，大於中間值則從尾節點反向搜索，想想看，每一次的get方法都是一個遍歷，「性能」兩字從何說起呢！
明白了隨機存取列表和有序存取列表的區別，我們的average方法就必須重構了，以便實現不同的列表採用不同的遍歷方式，代碼如下：
public static int average（List＜Integer＞list）{
int sum=0；
if（list instanceof RandomAccess）{
//可以隨機存取，則使用下標遍歷
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；
}
}
//除以人數，計算平均值
return sum/list.size（）；
}
如此一來，列表的遍歷就可以「以不變應萬變」了，無論是隨機存取列表還是有序列表，它都可以提供快速的遍歷。
注意 列表遍歷不是那麼簡單的，其中很有「學問」，適時選擇最優的遍歷方式，不要固化為一種。