优先选原生数组而非arraylist，因其内存连续、无装箱/拆箱、无对象头开销，访问快2–5倍、gc压力小；arraylist扩容不可控、间接寻址慢、integer装箱浪费空间；仅在数据小、需频繁中间增删或必须返回list时选用。
在高性能算法题（如 LeetCode 中频次高、数据量大、时间敏感的题目）中，优先选原生数组（int[]、boolean[] 等）而非 ArrayList。核心原因在于：原生数组内存连续、无装箱/拆箱开销、无对象头与方法调用开销，访问和遍历速度通常快 2–5 倍，且 GC 压力极小。
内存布局与访问效率差异明显
原生数组是连续的堆内存块，CPU 缓存友好，支持高效预取；ArrayList 是对象，内部持有一个 Object[]（或泛型擦除后的引用数组），每次 get(i) 需查空、边界、再间接寻址，还涉及类型转换。对 int 类型尤其吃亏：ArrayList<integer></integer> 存的是装箱后的 Integer 对象，每个元素额外占用 12–16 字节（对象头 + 引用 + 对齐），而 int[] 每个元素仅占 4 字节。
- 遍历 10⁶ 个整数时，
int[]常常比ArrayList<integer></integer>快 3 倍以上 - 多维模拟（如网格 BFS）用
boolean[][]比ArrayList<arraylist>></arraylist>轻量且稳定 - 计数类问题（如桶排序、频次统计）必须用
int[]，避免自动装箱导致 TLE
扩容机制直接影响性能稳定性
ArrayList 在 add() 时可能触发扩容（默认 1.5 倍），引发数组复制——在算法题中，若无法预估大小（如 DFS 回溯路径收集），多次扩容会带来不可预测的 O(n²) 开销；而原生数组一旦初始化完成，大小固定、无运行时分配，行为完全可预测。
- 若确定容量（如输入最大 n ≤ 10⁵），直接
new int[n]或new int[n+1]更安全 - 需要动态增长？优先考虑“先收集再转数组”模式：用
ArrayList临时存结果，最后调用list.stream().mapToInt(i -> i).toArray()（Java 8+）或手动复制，避免中间过程频繁操作 - 注意：
ArrayList.ensureCapacity()可缓解但不消除扩容判断开销，不如原生数组干脆
类型安全与边界控制需手动补位
原生数组不提供 size()、isEmpty()、自动扩容等便利方法，需自行维护有效长度（如用变量 len 记录当前已填元素数）。但这恰恰契合算法题高频场景：多数题目只需顺序填充、单次遍历、无需增删中间元素。
- DFS/BFS 路径记录：用
int[] path = new int[maxDepth]+int pathLen，回溯时仅pathLen--，O(1) 操作 - 滑动窗口/双指针：用
int[] window = new int[128]（ASCII 字符频次）+ 两个下标，零开销 - 注意初始化值：
int[]默认为 0，boolean[]为false，合理利用可省去 fill 操作
何时可接受 ArrayList
并非绝对排斥 ArrayList，当满足以下任一条件时，其可读性与开发效率优势可抵消性能损失：
- 数据规模小（n ≤ 10³）、时间宽松（如周赛前两题），代码清晰度优先
- 需频繁在末尾外的位置插入/删除（如模拟链表行为），且无法用数组+偏移技巧替代
- 泛型需求复杂（如
ArrayList<pair string>></pair>），而手写对应数组类型成本过高 - 题目明确要求返回
List接口（如public List<list>> XXX()</list>），此时可在计算完成后一次性转出：先用原生结构算，最后封装成ArrayList
