优先用ArrayList存待办事项，因其随机访问和尾部增删性能优于LinkedList；需重写Task的equals/hashCode；遍历时用迭代器remove或removeIf避免ConcurrentModificationException；持久化推荐JSON或SQLite而非序列化。
用 ArrayList 存待办事项，别直接 new LinkedList
多数场景下，待办清单需要频繁按索引查（比如显示第 3 条）、在末尾增删（新增任务、标记完成），ArrayList 的随机访问 O(1) 和尾部添加 O(1) 均优于 LinkedList。除非你真在中间高频插入/删除（比如实时拖拽重排序），否则默认选 ArrayList。
实操建议：
- 声明时用接口类型：
List<task> tasks = new ArrayList();</task>，方便后续替换实现 - 初始化容量可预估：如果平均每人每天建 5–10 条任务，初始化
new ArrayList(16)能减少扩容次数 - 避免用
Vector—— 它的同步开销无必要，多线程场景改用Collections.synchronizedList或CopyOnWriteArrayList
Task 类必须重写 equals() 和 hashCode()
否则调用 tasks.remove(task) 或 tasks.contains(task) 会失效——因为默认比较的是对象地址，不是内容。比如标记“买牛奶”为已完成，若没重写，系统找不到那条原始任务。
示例关键代码：
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public class Task {
private String title;
private boolean completed;
<pre class='brush:java;toolbar:false;'>// 构造、getter 略
@Override
public boolean equals(Object o) {
if (this == o) return true;
if (o == null || getClass() != o.getClass()) return false;
Task task = (Task) o;
return Objects.equals(title, task.title);
}
@Override
public int hashCode() {
return Objects.hash(title);
}}
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遍历时别在循环体里调用 remove() 或 add()
直接写 for (Task t : tasks) { if (t.isCompleted()) tasks.remove(t); } 会抛 ConcurrentModificationException。这是 ArrayList 的 fail-fast 机制在起作用。
安全做法有三种：
- 用迭代器显式删除：
Iterator<task> it = tasks.iterator(); while (it.hasNext()) { if (it.next().isCompleted()) it.remove(); }</task> - 用
removeIf()（Java 8+）：tasks.removeIf(Task::isCompleted); - 收集待删项，循环外批量删：
List<task> toRemove = tasks.stream().filter(Task::isCompleted).collect(Collectors.toList()); tasks.removeAll(toRemove);</task>
持久化到文件时，别用 ObjectOutputStream 直序列化 ArrayList
它生成的二进制格式不跨版本、不可读、难调试，且一旦 Task 类加字段就反序列化失败。真实项目中，应转成 JSON 或简单文本格式。
轻量方案推荐：
- 用
Files.write()写纯文本（每行一个任务，用 tab 分隔）：tasks.stream().map(t -> t.getTitle() + "\t" + t.isCompleted()).forEach(line -> /* 写入 */); - 引入
com.fasterxml.jackson.core:jackson-databind，转 JSON：new ObjectMapper().writeValue(Paths.get("tasks.json").toFile(), tasks); - 如需查询能力，存到 SQLite（用
org.xerial:sqlite-jdbc），比序列化靠谱得多
真正麻烦的从来不是“怎么存”，而是“什么时候存”——用户关掉程序前没保存，或崩溃时正在写文件，这些边界情况比集合选型更值得花时间处理。
